Elektron pochta tizimlarida fishing (phishing) hujumlarini aniqlashda neyron tarmoqlari va mashinali o‘qitish modellarining qiyosiy tahlili
Annotatsiya
Ushbu maqolada elektron pochta tizimlarida eng ko‘p tarqalgan kiber-tahdidlardan biri bo‘lgan fishing (Phishing) hujumlariga qarshi kurashishda sun’iy intellekt texnologiyalarining o‘rni tadqiq etilgan. Tadqiqot doirasida fishing xabarlarining o‘ziga xos lingvistik va tarkibiy belgilarini aniqlashda an’anaviy ekspert tizimlari, klassik mashinali o‘qitish algoritmlari (Qaror qabul qilish daraxtlari, Tayanch vektorlar usuli) va zamonaviy sun’iy neyron tarmoqlarining ishlash prinsiplari kodlarsiz, konseptual-mantiqiy yondashuv asosida tahlil qilingan. Shuningdek, turli intellektual modellar va algoritmlarning fishing kontentini aniqlash tezligi, aniqlik darajasi hamda moslashuvchanlik xususiyatlari o‘zaro qiyoslanib, ularning afzallik va kamchiliklari umumlashtirilgan jadval ko‘rinishida taqdim etilgan.
Kalit so‘zlar: Sun’iy intellekt, kiberxavfsizlik, fishing hujumlari, mashinali o‘qitish, sun’iy neyron tarmoqlari, ekspert tizimlari, matn semantikasi, qiyosiy tahlil.
Библиографические ссылки
1. Mitchell, T. M. (1997). Machine Learning. McGraw-Hill.
2. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.
3. Khonji, M., Iraqi, Y., & Jones, A. (2013). Phishing Detection: A Literature Survey. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 15(4), 2091-2121.
4. Abu-Nimeh, S., Nappa, D., Cobourn, J. T., & Nair, S. (2007). A comparison of machine learning techniques for phishing detection. Proceedings of the 2007 ACM workshop on Anti-phishing shared perspective, 60-69.
5. O‘zbekiston Respublikasining "Axborotlashtirish to‘g‘risida"gi Qonuni, yangi tahriri.
