SUN’IY INTELLEKTGA ASOSLANGAN IDS (HUJUMNI ANIQLASH TIZIMLARI) ORQALI KIBERHUJUMLARNI BARVAQT PROGNOZLASH
DOI:
https://doi.org/10.65164/0w5kv984Keywords:
Sun’iy intellekt, IDS, kiberxavfsizlik, Deep Learning, CNN, LSTM, Autoencoder, CNN-LSTM, tarmoq trafik, anomaliya aniqlash, kiberhujum, prognozlash, NSL-KDD, CICIDS, UNSW-NB15, precision, recall, F1-score, IoT, time-series analysis.Abstract
Mazkur tezisda sun’iy intellektga asoslangan IDS (Intrusion Detection System) tizimlari orqali kiberhujumlarni aniqlash va barvaqt prognozlash masalalari o‘rganilgan. Tadqiqot davomida CNN, LSTM, Autoencoder hamda CNN-LSTM gibrid modellari tahlil qilinib, ularning tarmoq trafikidagi fazoviy va vaqtga bog‘liq naqshlarni aniqlashdagi samaradorligi baholandi. Shuningdek, NSL-KDD, CICIDS va UNSW-NB15 kabi zamonaviy datasetlar asosida IDS modellarining ishlash samaradorligi o‘rganildi. Baholash jarayonida accuracy, precision, recall va F1-score kabi metrikalar qo‘llanildi. Natijalar shuni ko‘rsatadiki, chuqur o‘rganish modellariga asoslangan IDS tizimlari an’anaviy usullarga nisbatan yuqori aniqlik va prognozlash imkoniyatiga ega bo‘lib, ayniqsa CNN-LSTM gibrid modeli eng yaxshi natijalarni ko‘rsatdi, shuningdek tadqiqot natijalari IoT muhitida yengil IDS modellarining zarurligini tasdiqladi
