CHUQUR O‘RGANISH MODELLARI YORDAMIDA ZARARLI DASTURLAR VA FISHING HUJUMLARINI ANIQLASH USULLARI

Abstract

Ushbu maqolada chuqur o‘rganish texnologiyalaridan foydalangan holda zararli dasturlar va fishing hujumlarini aniqlash usullari o‘rganildi. Tadqiqot davomida an’anaviy imzoga asoslangan aniqlash usullarining cheklovlari tahlil qilinib, ularning o‘rnini bosuvchi zamonaviy chuqur o‘rganish modellari taklif etildi. Zararli dasturlarni aniqlashda dastur fayllarining statik va dinamik xususiyatlari, fishing hujumlarini aniqlashda esa URL manzillar va matnli xabarlar tahlil qilindi.

Tadqiqotda sun’iy neyron tarmoqlar (ANN), konvolyutsion neyron tarmoqlar (CNN) hamda rekurrent neyron tarmoqlar (RNN, LSTM) qo‘llanildi. Tajriba natijalari chuqur o‘rganish modellarining aniqlik, qamrov va F1-ko‘rsatkichlar bo‘yicha an’anaviy mashinaviy o‘rganish usullaridan ustun ekanligini ko‘rsatdi. Xususan, CNN modeli zararli dasturlarni, LSTM modeli esa fishing hujumlarini aniqlashda eng yuqori samaradorlikni namoyish etdi. Olingan natijalar chuqur o‘rganish texnologiyalarining zamonaviy kiberxavfsizlik tizimlarida muhim ahamiyatga ega ekanligini tasdiqlaydi.