KURS ISHI

KIRISH O'zbekiston Respublikasida kiberxavfsizlik tahdidlari sonining yiliga o'rtacha 20-25% ga o'sayotgani [1] va mamlakatdagi tashkilotlarning 60% dan ortig'i [2] kamida bir marta ichki tahdidlar (Insider Threat) bilan bog'liq xavfsizlik buzilishiga duch kelgani ushbu mavzuning dolzarbligini ko'rsatadi. Global miqyosda esa, ichki tahdidlar natijasida moliyaviy yo'qotishlar 2023-yilda o'rtacha 16,2 million dollarga yetgan [3], bu kompaniyalar va davlat idoralari uchun katta xavf tug'dirmoqda. Shuningdek, 2024-yilga kelib kiberxavfsizlikka global investitsiyalar 215 milliard dollardan oshishi kutilayotgan bir paytda [4], ushbu mablag'larning samarasiz sarflanishiga ichki tahdidlar ham sabab bo'lishi mumkin. Ayniqsa, bank, moliya, telekommunikatsiya va davlat boshqaruvi sohalarida ichki tahdidlar natijasida ma'lumotlar sizishi yoki tizimlarga ruxsatsiz kirish holatlari tez-tez kuzatilmoqda, bu esa milliy xavfsizlik va iqtisodiy barqarorlikka salbiy ta'sir ko'rsatishi mumkin [5]. Bugungi kunda raqamli transformatsiya jarayonlari tezlashgani sari, tashkilotlarning ma'lumotlar bazalari, intellektual mulklari va moliyaviy resurslari tobora qimmatliroq bo'lib bormoqda. Shu bilan birga, tashqi hujumlar bilan bir qatorda, ichki tahdidlar xavfsizlik infratuzilmasining eng zaif nuqtalaridan biri bo'lib qolmoqda. Mavjud kiberxavfsizlik tizimlari ko'pincha tashqi hujumlarni aniqlashga qaratilgan bo'lib, xodimlar tomonidan sodir etilishi mumkin bo'lgan qasddan yoki bexosdan qilingan xatoliklarni, ma'lumotlar o'g'irlanishini yoki tizimga zarar yetkazish holatlarini samarali aniqlashda kamchiliklarga ega. Log ma'lumotlari esa tizimdagi har bir harakatning raqamli izi bo'lib, ularni samarali tahlil qilish orqali anomaliyalarni, g'ayritabiiy foydalanuvchi xatti-harakatlarini va potentsial ichki tahdidlarni aniqlash imkonini beradi. Biroq, bu ma'lumotlarning hajmi va murakkabligi sababli, ularni qo'lda tahlil qilish deyarli imkonsizdir, shuning uchun avtomatlashtirilgan va intellektual tizimlarni ishlab chiqish zarurati paydo bo'ladi. Mavjud SIEM va UBA tizimlari ham har doim ham O'zbekistonning mahalliy shart-sharoitlariga mos kelavermaydi, bu esa maxsus yechimlar ishlab chiqishni talab etadi. Ichki tahdidlarni aniqlash sohasida jahon miqyosida ko'plab fundamental tadqiqotlar o'tkazilgan. Masalan, X.Y. (2018) o'z tadqiqotida foydalanuvchilarning anomaliyalarini aniqlashda ...