KURS ISHI

KIRISH Kiberxavfsizlik tahdidlari global miqyosda tobora ortib borayotganini inobatga olsak, 2023-yilda kiberjinoyatlar natijasida global iqtisodiyotga yetkazilgan zarar 8 trillion AQSH dollarini tashkil etgani taxmin qilinmoqda [1]. Bu ko'rsatkich 2025-yilga borib 10,5 trillion dollarga yetishi kutilmoqda [2]. O'zbekistonda ham raqamli transformatsiya jarayonlari jadal rivojlanayotgan bir paytda, kiberhujumlar soni oshib bormoqda. Masalan, 2023-yilda O'zbekiston Milliy kiberxavfsizlik markazi tomonidan ro'yxatga olingan kiberxavfsizlik insidentlari soni 14 mingdan oshgan bo'lib, bu 2022-yilga nisbatan 20% ga ko'pdir [3]. Ayniqsa, veb-saytlarga qilingan hujumlar, ma'lumotlar buzilishi va xizmat ko'rsatishni rad etish (DDoS) hujumlari tashkilotlar uchun katta moliyaviy va obro'ga oid yo'qotishlarga sabab bo'lmoqda. Shu sababli, sun'iy intellekt (SI) asosida veb-sayt zaifliklarini avtomatlashtirilgan tarzda aniqlash mexanizmlarini ishlab chiqish va joriy etish nafaqat O'zbekiston, balki butun dunyo uchun strategik ahamiyat kasb etadi. Ushbu mavzu bugungi kunda juda dolzarb bo'lib, chunki mavjud an'anaviy zaifliklarni aniqlash usullari, masalan, qo'lda tekshirish, imzo asosidagi tizimlar yoki standart skanerlash vositalari ko'pincha murakkab va o'zgaruvchan kiberxavfsizlik landshaftiga moslasha olmaydi. Bu usullar yangi turdagi, ilg'or doimiy tahdidlarni (APT) va nol kunlik zaifliklarni (zero-day vulnerabilities) aniqlashda samarasiz bo'lib chiqadi. Sun'iy intellekt va mashinaviy o'qitish (MO) texnologiyalaridan foydalanish esa katta hajmdagi ma'lumotlarni tahlil qilish, anomaliyalarni aniqlash va xavfli xatti-harakatlarni bashorat qilish imkonini beradi. Bu esa xavfsizlik mutaxassislari uchun zaifliklarni tezroq va samaraliroq aniqlash hamda ularni bartaraf etish uchun qimmatli ma'lumotlar taqdim etadi. Hozirgi kunda mavjud tizimlar ko'pincha reaktiv xarakterga ega bo'lib, hujum sodir bo'lganidan keyin uni aniqlaydi, SI esa proaktiv tarzda tahdidlarni oldindan sezish va oldini olish salohiyatiga ega. Mavzuning o'rganilganlik darajasi xalqaro miqyosda yuqori bo'lsa-da, aniq amaliy yechimlar va mahalliy sharoitlarga moslashtirish borasida bo'shliqlar mavjud. Xususan, **X. Zheng** (2018) o'z tadqiqotlarida mashinaviy o'qitish algoritmlarini veb-ilovalar zaifliklarini, xususan, SQL Injection va XSS hujumlarini aniqlashda yuqori samaradorligini isbotlagan [5]. * ...