KURS ISHI

KIRISH Global kiberxavfsizlik bozori hajmi 2023-yilda 270 milliard dollarni tashkil etib, 2030-yilga borib 600 milliard dollardan oshishi kutilmoqda [1]. Bu o'sish, asosan, kibertahdidlarning murakkablashuvi va axborot tizimlariga bo'lgan ishonchning ortib borishi bilan bog'liq. O'zbekistonda esa 2023-yilda kiberxavfsizlik sohasi investitsiyalar hajmi 2022-yilga nisbatan 35% ga o'sgan bo'lib, davlat organlari va yirik korxonalarda kiberhujumlarning oldini olishga qaratilgan xarajatlar umumiy IT byudjetining o'rtacha 12% ini tashkil etmoqda [2]. Ayniqsa, strategik ahamiyatga ega bo'lgan ob'yektlarda va nazorat qilinadigan hududlarda xavfsizlikni ta'minlash masalasi ustuvor ahamiyat kasb etmoqda, chunki ushbu hududlarda ruxsatsiz kirishlar yoki noqonuniy harakatlar jiddiy iqtisodiy, ijtimoiy va hatto milliy xavfsizlikka tahdid solishi mumkin. Ushbu tahdidlarning oldini olish, ularni samarali aniqlash va bartaraf etish uchun ilg'or texnologik yechimlarni joriy etish dolzarb ehtiyoj hisoblanadi. Bugungi kunda nazorat qilinadigan hududlarda xavfsizlikni ta'minlashda an'anaviy usullar (video kuzatuv, jismoniy qo'riqlash) o'z chegaralariga duch kelmoqda. Inson omilining sub'yektivligi, kuzatuv tizimlarining cheklanganligi va ma'lumotlarni qayta ishlash tezligining pastligi kabi muammolar mavjud. Bundan tashqari, kiberhujumlarning murakkablashuvi, ayniqsa, ma'lumotlarni o'g'irlash, tizimga ruxsatsiz kirish va sabotaj kabi tahdidlar tobora ortib bormoqda. Bunday sharoitda, biometrik identifikatsiyalash texnologiyalari, xususan, neyron tarmoqlar asosidagi tizimlar an'anaviy usullarga nisbatan yuqori aniqlik, ishonchlilik va tezkorlikni ta'minlaydi. Ular inson xatosini minimallashtiradi va xavfsizlikni avtomatlashtirishga imkon beradi, shu bilan birga tahdidlarni oldindan aniqlash va ularga javob berish salohiyatini oshiradi. Shunday qilib, mazkur mavzu bugungi kunda nazorat qilinadigan hududlarda xavfsizlikni ta'minlashda yuzaga kelayotgan muammolarni hal qilish va yangi avlod xavfsizlik yechimlarini joriy etish uchun juda muhimdir. Mavzuning o'rganilganlik darajasi bo'yicha jahon olimlari tomonidan keng qamrovli tadqiqotlar olib borilgan. Andrey Krizhevskiy, Ilya Sutskever va Geoffrey Hinton (2012) konvolyutsion neyron tarmoqlar (CNN) asosida AlexNet modelini ishlab chiqish orqali tasvirni tanish sohasida ulkan yutuqlarga erishdilar, bu esa biometrik tizimlarda yu ...