SUN’IY INTELLEKT YORDAMIDA KIBERJINOYATLARNI ANIQLASH VA OLDINI OLISH
Keywords:
Kalit so‘zlar: Sun’iy intellekt, kibertahdidlar, mashinali o‘rganish, chuqur o‘rganish, anomaliya aniqlash, kiberxavfsizlik, xavflarni monitoring qilish, sun’iy intellekt algoritmlari, real vaqt tahlili, raqamli xavfsizlik strategiyasi.Abstract
Annotatsiya: Raqamli texnologiyalar rivoji bilan bir qatorda kibertahdidlar
murakkabligi va tezligi ham oshib bormoqda. An’anaviy kiberxavfsizlik vositalari
zamonaviy xavf-xatarlarning real vaqt rejimidagi tahlili va oldini olishda yetarli
darajada samarali bo‘lmay qolmoqda. Ushbu maqolada sun’iy intellekt (SI), xususan
mashinali o‘rganish (ML), chuqur o‘rganish (DL) va statistik anomaliya aniqlash kabi
yondashuvlarning kibertahdidlarni aniqlash va ularning oqibatlarini kamaytirishdagi
o‘rni tahlil qilinadi.
References
Foydalanilgan manbalar ro‘yxati
1. Cisco Systems Inc. (2023). Cisco Annual Cybersecurity Report: The Role of
Machine Learning in Threat Detection. – Ushbu hisobotda sun’iy intellekt
texnologiyalarining real vaqtli kibertahdidlarni aniqlashdagi samaradorligi statistik
dalillar bilan ko‘rsatib berilgan.
2. IBM Security. (2023). Cost of a Data Breach Report. – Ma’lumotlar buzilishi
holatlari va ularning iqtisodiy oqibatlari haqida chuqur tahlil berilgan, AI
yondashuvlarining xarajatlarni kamaytirishdagi o‘rni ko‘rsatib o‘tilgan.
URL: https://www.ibm.com/reports/data-breach
3. McKinsey Global Institute. (2024). The Future of AI in Cybersecurity. –
Kompaniyalar orasida AI joriy etilishi bo‘yicha statistik ma’lumotlar va bashoratlar
asosida tayyorlangan ilmiy tahliliy hisobot.
4. Gartner Research. (2024). Top Trends in Cybersecurity: Artificial Intelligence
Integration 2025. – Sun’iy intellektning kibermuhitdagi integratsiya jarayoni
bo‘yicha bashoratlar keltirilgan.
5. Statista. (2024). Market Forecast of AI in Cybersecurity (2020–2027). – AI
asosidagi kiberxavfsizlik bozori hajmi va rivojlanish trayektoriyasi haqida aniq
statistik prognozlar keltirilgan.
