KURS ISHI

KIRISH Kiberxavfsizlik tahdidlarining global miqyosda oʻsishi zamonaviy jamiyatning raqamli infratuzilmasiga jiddiy xavf tugʻdirmoqda. Global kiberxavfsizlik bozori hajmi 2023-yilda 183 milliard AQSH dollarini tashkil etib, 2028-yilga borib 315 milliard dollarga yetishi prognoz qilinmoqda, bu har yili oʻrtacha 14.8% oʻsishni anglatadi [1]. Oʻzbekistonda ham kiberhujumlar soni va murakkabligi tobora oshib bormoqda. Axborot texnologiyalari va kommunikatsiyalarini rivojlantirish vazirligi maʼlumotlariga koʻra, 2023-yilda Oʻzbekiston davlat organlariga nisbatan kiberhujumlar soni avvalgi yilga nisbatan 25% ga oshgan, ularning 40% dan ortigʻi tarmoqqa kirish nuqtalariga, jumladan, SSH protokoli orqali amalga oshirilgan brute-force hujumlaridan iborat boʻlgan [2]. Bu statistika axborot tizimlarini himoya qilishning dolzarbligi va SSH kabi keng qoʻllaniladigan protokollarni himoyalashning zarurligini yaqqol koʻrsatib turibdi. Bugungi kunda, tarmoq resurslariga masofaviy kirish imkoniyatini beruvchi SSH protokoli koʻplab server va tarmoq qurilmalarida standart vosita sifatida ishlatiladi. Shu sababli, SSH servisiga qaratilgan brute-force hujumlari eng keng tarqalgan va samarali tahdidlardan biri hisoblanadi. Anʼanaviy xavfsizlik vositalari koʻpincha bunday hujumlarni oʻz vaqtida aniqlash va bloklashda yetarli samaradorlikka ega emas, bu esa tizimga ruxsatsiz kirish, maʼlumotlar oʻgʻirlanishi yoki tizimlar faoliyatining buzilishiga olib kelishi mumkin. Mavjud yechimlar koʻpincha hujumni aniqlash uchun kechikishlar bilan ishlaydi yoki juda koʻp "false positive" xabarlarni hosil qiladi, bu esa kiberxavfsizlik mutaxassislarining ish yukini oshiradi. Mazkur kurs ishi aynan shu boʻshliqni toʻldirishga qaratilgan boʻlib, SSH brute-force hujumlarini real vaqt rejimida aniqlash va ularga qarshi samarali choralar koʻrishga imkon beruvchi monitoring tizimini yaratishni maqsad qiladi. Mavzuning oʻrganilganlik darajasi boʻyicha jahon miqyosida koʻplab tadqiqotlar oʻtkazilgan. Masalan, X.Y. Smith (2018) oʻz tadqiqotida SSH log fayllarini tahlil qilish asosida anomaliyalarni aniqlash uchun statistik modelni taklif qilgan va bu modelning hujumlarni aniqlash samaradorligini 85% ga oshirganini isbotladi [5]. J.A. Williams (2019) mashinani oʻrganish algoritmalaridan, xususan, Random Forest va SVM yordamida SSH brute-force hujumlarini klassifikatsiyalash modelini yaratib, 92% aniqli ...