KURS ISHI

KIRISH O'zbekiston Respublikasi Axborot texnologiyalari va kommunikatsiyalarini rivojlantirish vazirligi ma'lumotlariga ko'ra, 2023-yilda mamlakatda mobil abonentlar soni 35,5 milliondan oshdi [1]. Har bir abonentga kuniga o'rtacha 5-7 ta SMS xabar kelib tushishi, ularning kamida 15-20% i spam xarakteriga ega ekanligi taxmin qilinmoqda, bu esa yiliga milliardlab istalmagan SMSlarning tarqalishini anglatadi [2]. Global miqyosda esa SMS spamdan ko'rilgan zarar 2023-yilda 20 milliard dollardan oshgani va bu ko'rsatkich har yili o'rtacha 10-12% ga o'sib borishi kutilayotgani ta'kidlanadi [3]. Bu raqamlar SMS spam muammosining nafaqat O'zbekiston miqyosida, balki global darajada ham jiddiy iqtisodiy va ijtimoiy oqibatlarga ega ekanligini ko'rsatadi. Ushbu istalmagan xabarlar nafaqat foydalanuvchilarning vaqtini oladi, balki ularning shaxsiy ma'lumotlariga tahdid solish, moliyaviy firibgarliklarga tortish va umumiy mobil aloqa tajribasini yomonlashtirish kabi salbiy ta'sirlarni ham o'z ichiga oladi. Bugungi kunda sun'iy intellekt texnologiyalarining jadal rivojlanishi, ayniqsa mashinani o'rganish va tabiiy tilni qayta ishlash sohasidagi yutuqlar, SMS spamni aniqlash va unga qarshi kurashishda yangi imkoniyatlarni yaratmoqda. An'anaviy spam filtrlash usullari, masalan, kalit so'zlar yoki qora ro'yxatlar asosidagi yondashuvlar, spam generatorlarining tobora murakkablashib borayotgan usullari oldida samarasiz bo'lib qolmoqda. Sun'iy intellektga asoslangan yechimlar esa matnning semantik ma'nosini, kontekstini va xabardagi yashirin firibgarlik elementlarini chuqur tahlil qilish orqali yuqori aniqlikda spamni filtrlash imkoniyatini beradi [4]. Shu sababli, ushbu kurs ishi sun'iy intellekt asosida SMS spam xabarlarini aniqlashning nazariy va amaliy jihatlarini chuqur o'rganishga bag'ishlangan bo'lib, mobil aloqa xizmatlari sifati va foydalanuvchilar xavfsizligini oshirishga qaratilgan dolzarb masalalarni qamrab oladi. SMS spam aniqlash sohasida dunyo miqyosida ko'plab fundamental tadqiqotlar o'tkazilgan. Masalan, X.Y. (2018) o'z tadqiqotida spamni aniqlashda support vektor mashinalari (SVM) algoritmining yuqori samaradorligini isbotlab, uning 96% gacha aniqlik darajasiga erishish mumkinligini ko'rsatgan [5]. Shuningdek, Z.W. (2020) chuqur o'rganishga asoslangan neyron tarmoqlar (masalan, LSTM) yordamida kontekstual ma'lumotlarni hisobga olgan holda SMS spamni aniqlas ...