GENERATIV SUN’IY INTELLEKT YORDAMIDAGI KIBERXAVFSIZLIK TAHDIDLARINI ANIQLASHDA GIBRID ONTOLOGIK-GENERATIV MODEL (HOG-M)
DOI:
https://doi.org/10.65164/nqxdwh23Ключевые слова:
generativ sun'iy intellekt, kiberxavfsizlik, deepfake, prompt injection, HOG-M, MITRE ATT&CK, ontologiya, gallyutsinatsiya, RAG, xavfsiz AI arxitekturasi, IDS.Аннотация
Ushbu tezisda generativ sun'iy intellekt (GenAI) texnologiyalarining kiberxavfsizlik sohasida yaratgan yangi avlod tahdidlari — deepfake phishing, LLM-asosidagi ijtimoiy muhandislik, prompt injection va gallyutsinatsiya-asosidagi dezinformatsiya — tizimli tahlil qilinadi. An'anaviy IDS va klassik RAG tizimlarining bu tahdidlarni yetarli aniqlikda aniqlashga qodir emasligi ko'rsatiladi. Muallif tomonidan ishlab chiqilayotgan HOG-M (Hybrid Ontological-Generative Model) tizimi UCO va MITRE ATT&CK ontologiyasi, FAISS vektorli qidiruv va RRF gibrid birlashtirish algoritmiga asoslanib, GenAI-tahdidlarni F1=0.92 aniqlikda, gallyutsinatsiya darajasini esa 5.7% gacha kamaytirib aniqlash imkonini beradi. 500 ta tahdid hodisasi ustida o'tkazilgan eksperiment natijalari jadvallar va grafiklar ko'rinishida taqdim etiladi.
