KURS ISHI

KIRISH Bugungi kunda global miqyosda xavfsizlikni ta'minlash texnologiyalariga bo'lgan talab ortib bormoqda. Masalan, global video kuzatuv tizimlari bozori 2023-yilda 50 mlrd dollardan oshib, 2028-yilga borib 100 mlrd dollardan ortishi prognoz qilinmoqda [1]. O'zbekistonda ham xavfsizlikni ta'minlash, jumladan, hududlarga kirishni nazorat qilish tizimlarini takomillashtirishga katta e'tibor qaratilmoqda. 2024-yilning birinchi choragida O'zbekistonda jinoyatchilik darajasi oldingi yilning shu davriga nisbatan 7%ga kamaygan [2]. Bu ko'rsatkichlarga erishishda zamonaviy axborot-kommunikatsiya texnologiyalarini, xususan, video kuzatuv va shaxslarni aniqlash tizimlarini qo'llash muhim rol o'ynaydi. Hududlarga kirish nazorat punktlarida shaxslarni avtomatik va tezkor aniqlash tizimlarining yo'qligi yoki eskirganligi yashirin xavf-xatarlarni aniqlash va oldini olishda jiddiy to'siqlarni yuzaga keltirmoqda. Bu esa milliy xavfsizlikni ta'minlash, noqonuniy migratsiyani nazorat qilish, terrorizm va ekstremizmga qarshi kurash hamda jamoat tartibini saqlash kabi dolzarb vazifalarni samarali hal etishda jiddiy muammolarni keltirib chiqaradi. Ushbu muammolarni bartaraf etish bugungi kunning eng muhim ilmiy va amaliy vazifalaridan biridir. Mazkur kurs ishining dolzarbligi, zamonaviy kiberxavfsizlik muammolari fonida, ayniqsa, hududlarga kirish nazorat punktlarida shaxslarni aniqlashning texnik va dasturiy jihatlarini chuqur o'rganish zarurati bilan belgilanadi. Agar tadbirlar samaradorligini oshirish uchun ma'lumotlarni tahlil qilish tizimlari bilan integratsiya qilinmasa, shaxsni aniqlash tizimlarining umumiy samaradorligi taxminan 25-30%ga kamayishi mumkin [3]. Bu esa ushbu yo'nalishdagi tadqiqotlar va innovatsion yechimlarni ishlab chiqishni taqozo etadi. Ushbu tadqiqot, shuningdek, O'zbekistonning kelajakda xavfsizlik infratuzilmasini mustahkamlashga va xalqaro standartlarga moslashtirishga qaratilgan strategik maqsadlariga hissa qo'shadi. Mazkur mavzu bo'yicha jahon miqyosida keng ko'lamli tadqiqotlar olib borilgan. Masalan, Jian Yang va boshqalar (2017) yuzni aniqlash algoritmlarining samaradorligini oshirishda chuqur o'rganish (Deep Learning) usullaridan foydalanish bo'yicha fundamental ishlar qilganlar, ularning "FaceNet" modeli shaxsni aniqlashda yuqori aniqlikni ta'minlagan [4]. Anil K. Jain (2005) biometrik texnologiyalar, jumladan, barmoq izlari va yuzni ani ...