KIBERHUJUMLARNI ANIQLASH UCHUN MASHINAVIY O‘RGANISH MODELLARI YARATISH - Azizbek Xaitbayev; Quronboyev Sardor (JOURNAL OF NEW CENTURY INNOVATIONS, 2026)
Annotatsiya: Ushbu maqolada kiberhujumlarni aniqlash uchun mashinaviy o‘rganish modellari yaratish masalasi ilmiy-amaliy nuqtai nazardan tahlil qilinadi. Raqamli iqtisodiyot sharoitida kiberhujumlar soni va murakkabligi ortib borayotgani an’anaviy imzoga asoslangan aniqlash usullarining imkoniyatlarini cheklab qo‘ymoqda. Tadqiqot doirasida NSL-KDD va CICIDS-2017 benchmark ma’lumotlar to‘plamlari asosida Logistik regressiya, Random Forest, XGBoost va ko‘p qavatli neyron tarmoq modellari qurildi hamda 5 qatlamli stratifikatsiyalangan kross-validatsiya protokolida baholandi. Ma’lumotlarni tayyorlash bosqichida Label Encoding, dispersiya filtri, korrelyatsiya filtri, Mutual Information asosida xususiyatlar tanlash, StandardScaler normalizatsiya va SMOTE algoritmi qo‘llanildi. Bayesian Optimization yordamida XGBoost giperparametrlari optimallashtirildi va model NSL-KDD to‘plamida 99,21% aniqlik, 99,11% F1-score hamda 1,8 ms inference vaqtiga erishdi. Quantum Shield real vaqtli monitoring tizimi Windows muhitida 72 soatlik sinovdan o‘tkazilib, 87,8% haqiqiy musbat darajasi va atigi 0,5% noto‘g‘ri musbat ko‘rsatkichiga erishdi. Olingan natijalar mashinaviy o‘rganish asosidagi yondashuvlarning kiberhujumlarni aniqlashdagi samaradorligini tasdiqlaydi.