ACADEMIC RESEARCH IN MODERN SCIENCE
International scientific-online conference
93
5G TARMOQLARI XAVFSIZLIGINI TA’MINLASH DASTURIY
VOSITASI SAMARADORLIGINI BAHOLASH.
Sulaymonov Asilbek
Muhammad al-Xorazmiy nomidagi Toshkent axborot
texnologiyalari universiteti
Magistranti
Baymatova Movluda
Muhammad al-Xorazmiy nomidagi Toshkent axborot
texnologiyalari universiteti
stajor-o’qituvchisi
https://doi.org/10.5281/zenodo.15356977
Annotatsiya
. Mazkur ishda zamonaviy 5G tarmoqlarining yuqori trafik
zichligi va murakkab protokol tuzilmasi sharoitida tarmoq xavfsizligini
ta’minlash muammosi ko‘rib chiqilgan. Tadqiqotda xeshga asoslangan
tahdidlarni aniqlash algoritmlari (HbDR) taklif etilib, ularning ishonchliligi va
samaradorligi statistik ko‘rsatkichlar – TP, FP, FN, TN asosida aniqlik (accuracy),
aniqlik darajasi (precision), eslash (recall) va F1 ko‘rsatkichlari yordamida
baholangan. Tahlil natijalariga ko‘ra, Hash4 algoritmi eng yuqori samaradorlik
ko‘rsatkichlariga ega bo‘lib, real vaqtli tarmoq xavfsizligi monitoringi uchun eng
ma’qul variant sifatida tavsiya etiladi. Shuningdek, turli protokollar (NGAP, GTP,
SCTP) bo‘yicha tahdidlarni aniqlash natijalari keltirilib, ularning har biri uchun
aniqlik va yolg‘on ogohlantirish darajalari baholangan. SCTP protokoli eng
yuqori aniqlik va eng past yolg‘on ogohlantirish ko‘rsatkichlari bilan ajralib
turgani sababli, tarmoqlarni samarali himoya qilishda muhim ahamiyat kasb
etishi aniqlangan. Ushbu tadqiqot 5G tarmoq xavfsizligini oshirishda xesh
algoritmlari asosida tahdidlarni aniqlash tizimlarining potensial imkoniyatlarini
ochib beradi.
Kalit so‘zlar:
5G tarmoqlari, tarmoq xavfsizligi, xesh algoritmlari, HbDR,
statistik tahlil, protokol tahlili, NGAP, GTP, SCTP, tarmoq monitoringi.
Аннотатция.
В данной работе рассматривается проблема обеспечения
безопасности сети в условиях высокой плотности трафика и сложной
протокольной структуры современных сетей 5G. В исследовании
предложены алгоритмы обнаружения угроз на основе хеширования
(HbDR), надёжность и эффективность которых оценивались с помощью
статистических показателей — TP, FP, FN, TN, а также метрик: точность
(accuracy), прецизионность (precision), полнота (recall) и F1-мера. Согласно
результатам анализа, алгоритм Hash4 показал наивысшие показатели
эффективности и рекомендуется как наиболее подходящий вариант для
мониторинга сетевой безопасности в реальном времени. Также приведены
ACADEMIC RESEARCH IN MODERN SCIENCE
International scientific-online conference
94
результаты обнаружения угроз по различным протоколам (NGAP, GTP,
SCTP), где для каждого из них оценивались показатели точности и уровня
ложных срабатываний. Протокол SCTP выделяется наивысшей точностью
и наименьшим количеством ложных срабатываний, что указывает на его
важность для эффективной защиты сетей. Настоящее исследование
раскрывает потенциал использования хеш-алгоритмов в системах
обнаружения угроз для повышения безопасности сетей 5G.
Ключевые слова:
Сети 5G, сетевая безопасность, обнаружение угроз,
хеш-алгоритмы, HbDR, статистический анализ, точность (accuracy),
прецизионность (precision), полнота (recall), F1-мера, анализ протоколов,
NGAP, GTP, SCTP, ложное срабатывание (false alert), мониторинг сети.
Zamonaviy 5G tarmoqlari murakkab protokol tuzilmasi va yuqori trafik
zichligi bilan ajralib turadi. Shunday sharoitda tarmoq xavfsizligini ta'minlash
uchun taklif etilgan monitoring va tahdid aniqlash tizimining ishonchliligi va
samaradorligini ob'ektiv tarzda baholash zarur hisoblanadi.
Baholash jarayonida an’anaviy aniqlik ko‘rsatkichlari (TP, FN, FP, TN)
asosida hisoblangan qiymatlar – aniqlik (accuracy), aniqlik darajasi (precision),
eslash (recall) va F1 ko‘rsatkichlari – asosiy mezon sifatida tanlangan.
1 – jadval. Xeshga asoslangan aniqlash (HbDR) – statistik tahlil
Algoritm TP
FN
FP
TN
Hash1
14200
1800
860
9826
Hash2
14500
1500
1100
9586
Hash3
14050
1950
720
9966
Hash4
14780
1220
1015
9671
2 – jadval. Aniqlanish qiymatlari
Xesh
Algoritmi
Aniqlik
(%)
Aniqlik
darajasi (%)
Qayta
chaqirish (%)
F1
ko'rsatkichi
(%)
Hash1 90.27
94.3
88.75
91.4
Hash2 90.47
92.95
90.63
91.8
Hash3 90.67
95.11
87.8
91.3
Hash4 91.76
93.57
92.4
92.98
3 – jadval. Protokollarning aniqlanish soni
Protokol Paket soni
Aniqlangan
xujumlar
False
Alert
ACADEMIC RESEARCH IN MODERN SCIENCE
International scientific-online conference
95
NGAP
3000
122
12
GTP
7500
186
21
SCTP
2000
97
5
4 – jadval. Protokolga xos tahdidlarni aniqlash
Protokol
Aniqlash
darajasi (%)
Yolg'on
ogohlantirish (%)
Aniqlik
(%)
NGAP
4.06
0.4
91.1
GTP
2.48
0.28
89.9
SCTP
4.85
0.25
95.1
Axborot xavfsizligi sohasida zamonaviy tarmoqlarni tahdidlardan himoya
qilish uchun samarali aniqlash tizimlari muhim ahamiyat kasb etadi. Quyidagi
statistik tahlil natijalari xeshga asoslangan aniqlash algoritmlarining (HbDR)
samaradorligini baholashga yordam beradi.
1-jadvalda turli xesh algoritmlari (Hash1, Hash2, Hash3, Hash4) uchun
to‘g‘ri aniqlangan (TP), noto‘g‘ri ijobiy (FP), noto‘g‘ri salbiy (FN) va to‘g‘ri rad
etilgan (TN) holatlar ko‘rsatilgan. Statistikaga ko‘ra, Hash4 algoritmi eng yuqori
TP (14,780) va nisbatan kam FN (1,220) qiymatlariga ega bo‘lib, tahdidlarni
aniqlashda ancha ishonchli ekanligini ko‘rsatmoqda.
2-jadval bu algoritmlarning asosiy ko‘rsatkichlarini – aniqlik (accuracy),
aniqlik darajasi (precision), qayta chaqirish (recall) va F1 ko‘rsatkichlarini
taqdim etadi. Bu yerda Hash4 algoritmi 91.76% aniqlik va 92.98% F1
ko‘rsatkichiga ega bo‘lib, samaradorlik bo‘yicha eng yuqori natijani ko‘rsatdi. Bu
esa uning real vaqtli tarmoq xavfsizligida qo‘llash uchun yaroqli ekanligini
anglatadi.
3-jadvalda turli protokollar (NGAP, GTP, SCTP) asosida aniqlangan
xujumlar soni va yolg‘on ogohlantirishlar (False Alert) soni ko‘rsatilgan. Eng
ko‘p tahdidlar GTP protokoli orqali aniqlangan (186 ta), bu esa ushbu protokol
orqali hujumlar ko‘proq amalga oshirilayotganini ko‘rsatadi.
4-jadval protokollarga xos aniqlash darajasi, yolg‘on ogohlantirish darajasi
va aniqlikni ko‘rsatadi. SCTP protokoli eng yuqori aniqlik (95.1%) va eng past
yolg‘on ogohlantirish (0.25%) darajasiga ega bo‘lib, samarali tarmoq
monitoringi uchun qulay imkoniyatlarni taqdim etadi.
ACADEMIC RESEARCH IN MODERN SCIENCE
International scientific-online conference
96
1 –rasm. Xeshga asoslangan aniqlash (HbDR) – statistik tahlil
2 – rasm. Aniqlanish qiymatlari
0
2000
4000
6000
8000
10000
12000
14000
16000
TP
FN
FP
TN
Hash1
Hash2
Hash3
Hash4
84
86
88
90
92
94
96
Aniqlik (%)
Aniqlik
darajasi (%)
Qayta
chaqirish (%)
F1
ko'rsatkichi
(%)
Hash1
Hash2
Hash3
Hash4
ACADEMIC RESEARCH IN MODERN SCIENCE
International scientific-online conference
97
3– rasm. Protokollarning aniqlanish soni
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
Aniqlash darajasi
(%)
Yolg'on
ogohlantirish (%)
Aniqlik (%)
NGAP
GTP
SCTP
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
Paket soni
Aniqlangan
xujumlar
False Alert
NGAP
GTP
SCTP
ACADEMIC RESEARCH IN MODERN SCIENCE
International scientific-online conference
98
4 – rasm. Aniqlanish qiymatlari
5 – rasm. Dasturning ishchi holati
ACADEMIC RESEARCH IN MODERN SCIENCE
International scientific-online conference
99
Xulosa.
Tadqiqot natijalari shuni ko‘rsatadiki, zamonaviy 5G tarmoqlari
uchun tahdidlarni samarali aniqlash va tarmoq xavfsizligini ta’minlashda xeshga
asoslangan algoritmlar (HbDR) muhim ahamiyatga ega. Statistik tahlil asosida,
ayniqsa Hash4 algoritmi yuqori aniqlik (91.76%) va F1 ko‘rsatkichi (92.98%)
bilan ajralib turib, real vaqtli tarmoq monitoringi uchun eng optimal yechim
sifatida tavsiya etiladi. Turli protokollar bo‘yicha o‘tkazilgan tahlillar GTP
protokoli orqali tahdidlar ko‘proq sodir bo‘layotganini ko‘rsatgan bo‘lsa, SCTP
protokoli esa eng yuqori aniqlik (95.1%) va eng past yolg‘on ogohlantirish
darajasi (0.25%) bilan eng ishonchli monitoring imkonini taqdim etdi. Umuman
olganda, ushbu tadqiqot HbDR algoritmlarining tarmoq xavfsizligini
ta’minlashdagi yuqori samaradorligini tasdiqlaydi va ularni 5G tarmoqlarda
qo‘llash uchun amaliy asos yaratadi.
Foydalanilgan adabiyotlar ro‘yxati:
1.
Андреев, В. В. Криптографическая защита информации. Учебник.
Москва: Академия, 2020.
2.
Аҳмедов, Ж.Қ., Бўронов, Ш.Х. Ахборот хавфсизлиги ва криптография
асослари. Тошкент: ТАТУ нашриёти, 2020.
3.
Мусаев, Ф.А., Тожибаев, Х.Р. Компьютер тармоқлари ва ахборот
хавфсизлиги. Тошкент: «Fan va texnologiya», 2021.
4.
Gai, K., Qiu, M., & Zhao, H. “Blockchain-Enabled Resource Management and
Security Mechanisms in 5G Edge Computing.” IEEE Transactions on Industrial
Informatics, 2021.
5.
Wang, Y., & Jiang, C. “Deep Learning-Based Intrusion Detection for 5G
Networks.” IEEE Wireless Communications, 2020.
