DEEP LEARNING ASOSIDA TARMOQ TRAFIGINI TAHLIL QILISH
DOI:
https://doi.org/10.65164/cyvrf125Keywords:
deep learning, tarmoq trafigi, kiberxavfsizlik, neyron tarmoqlar, anomaliyalarni aniqlashAbstract
Ushbu ishda kompyuter tarmoqlarida trafikni tahlil qilishda deep learning
(chuqur o‘rganish) texnologiyalaridan foydalanish masalalari yoritilgan. Zamonaviy tarmoqlarda
ma’lumotlar oqimining keskin ortishi va kiberxavfsizlikka bo‘lgan talabning kuchayishi an’anaviy
tahlil usullarining samaradorligini cheklab qo‘ymoqda. Deep learning modellari, jumladan, neyron
tarmoqlar asosida trafikni real vaqt rejimida tahlil qilish, anomal holatlarni aniqlash va hujumlarni
bashorat qilish imkoniyati ko‘rib chiqilgan. Tadqiqot natijalari tarmoq xavfsizligini oshirish va aqlli
monitoring tizimlarini yaratishda muhim ahamiyatga ega.
References
[1]. Karimov Sh.X., To‘rayev B.B. Axborot xavfsizligi va kiberxavfsizlik asoslari. – Toshkent: Fan
va texnologiya, 2020.
[2]. Islomov D.Sh. Kompyuter tarmoqlari va ularning xavfsizligi. – Toshkent: Innovatsion
260
rivojlanish nashriyoti, 2021.
[3]. Abdullayev A.R. Mashinali o‘rganish va deep learning texnologiyalari. – Toshkent: Oliy
ta’lim nashriyoti, 2022.
[4]. Jo‘rayev M.M., Rahmonov S.A. Axborot tizimlarida ma’lumotlarni tahlil qilish. –
Toshkent: Fan, 2018.
[5]. O‘zbekiston Respublikasi Raqamli texnologiyalar vazirligi. Kiberxavfsizlikni rivojlantirish
konsepsiyasi. – Toshkent, 2022.
[6]. Xudoyberdiyev N.N. Kompyuter tarmoqlarida trafikni tahlil qilish usullari. – Toshkent:
Texnika oliy ta’lim muassasalari uchun o‘quv qo‘llanma, 2020.
[7]. Goodfellow I., Bengio Y., Courville A. Deep Learning. – MIT Press, 2016.
[8]. Bishop C.M. Pattern Recognition and Machine Learning. – Springer, 2006.
[9]. Kim G., Lee S., Kim S. A novel hybrid intrusion detection method integrating anomaly detection
with misuse detection. – Expert Systems with Applications, 2014.
[10]. Zhang Y., Chen X., Jin L. Network intrusion detection using deep learning. – IEEE
Communications Letters, 2018.
[11]. Wang W., Zhu M., Wang J. Deep learning for network traffic classification. – IEEE Access,
2017.
