Ma'lumotlar bazasi audit jurnallarini Sun'iy Intellekt yordamida tahlil qilish va anomal harakatlarni aniqlash
Abstract
Ushbu tezisda Oracle ma'lumotlar bazasini boshqarish tizimlarida xavfsizlikni ta'minlashning zamonaviy usullari tadqiq etiladi. An'anaviy audit tizimlarining kamchiliklari tahlil qilinib, audit jurnallaridagi ulkan hajmdagi ma'lumotlarni qayta ishlashda Sun'iy Intellekt va mashinali o'rganish algoritmlarining o'rni ko'rsatib berilgan. Tadqiqot natijasida foydalanuvchilarning anomal harakatlarini real vaqt rejimida aniqlash orqali proaktiv himoya tizimini yaratish imkoniyatlari asoslangan.
Kalit so‘zlar: Oracle Audit, FGA, Ma'lumotlar yaxlitligi, Kiber-tahdid, Reaktiv va Proaktiv himoya
References
1. O‘zbekiston Respublikasining Qonuni. "Kiberxavfsizlik to‘g‘risida" O‘RQ-764-son. 2022-yil 15-aprel.
2. Gulyamov S.S. va boshqalar. "Ma’lumotlar bazasini boshqarish tizimlari". Darslik. Toshkent, 2021.
3. Greenwald R., Stackowiak R., Stern J. "Oracle Essentials: Oracle Database 19c". O'Reilly Media, 2019.
4. Lantz B. "Machine Learning with R: Expert techniques for predictive modeling". Packt Publishing, 2019.
5. Oracle Corporation. "Oracle Database Security Guide, 19c". [Elektron resurs]. URL: https://docs.oracle.com/en/database/oracle/oracle-database/19/dbseg/
6. Rahmonov A.T. "Ma'lumotlar bazasi xavfsizligini ta'minlashda intellektual tahlil usullari". O'zMU xabarlari, 2023.
7. Scarfone K., Souppaya M. "Guide to Computer Security Log Management". NIST Special Publication 800-92, 2020.
8. Witten I.H., Frank E., Hall M.A. "Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques". Morgan Kaufmann, 2017.
