288
ResearchBib IF - 11.01, ISSN: 3030-3753, Volume 2 Issue 5
NOANIQ MA’LUMOTLAR KO‘PLIGI SHAROITIDA AXBOROT XAVFSIZLIGINI
TA’MINLASHNI MODELLASHTIRISH
Bekturdiev Aybek Elmuratovich
Nukus davlat texnika universiteti “Sun’iy intellekt va kiberxavfsizlik” kafedrasi o‘qituvchisi
Annakulova Madina Urazbay qizi
Nukus davlat texnika universiteti magistri.
https://doi.org/10.5281/zenodo.15383761
Annotatsiya. Ushbu maqolada noaniq ma’lumotlar ko‘pligi sharoitida axborot
xavfsizligini ta’minlashni modellashtirishga taʻsir qiluvchi bir qator masalalar koʻrib chiqiladi
va mavzuning asosiy tushunchalariga taʻriflar beriladi. Zaif strukturalarga ega tizimlarni
boshqarish masalasi ko‘plab tadqiqotchilar tomonidan o‘rganilgan bo‘lib, bu borada noaniqlik
tushunchasining ahamiyati alohida ta’kidlangan. Noaniqlik turli omillar, ayniqsa, tavakkalchilik
va o‘lchab bo‘lmaydigan omillar bilan bog‘liq bo‘lib, tizimlar xatti-harakatlarini aniqlashda
jiddiy ro‘l o‘ynaydi. Ushbu maqolada zaif strukturalarga ega tizimlarda noaniqlikni
modellashtirish uchun “qora quti” konsepsiyasi asosida yondashuv tavsiya etiladi. Bu
yondashuv orqali qaror qabul qilish, tizim holatini prognoz qilish, tasniflash va optimallashtirish
kabi vazifalarni amalga oshiriladi. Noaniq to‘plamlar va noaniq xulosa mexanizmlari esa
zamonaviy sharoitda samarali boshqaruv vositasi sifatida ko‘riladi.
Kalit so‘zlar: Zaif tuzilmali tizimlar, noaniqlik, ehtimollik modeli, o‘lchanmaydigan
omillar, qora quti, modellashtirish, qaror qabul qilish, ekspert tizimlari, noaniq to‘plamlar, tizim
modellashtirish, noma’lum omillar.
Аннотация. В данной статье рассматривается ряд вопросов, влияющих на
моделирование информационной безопасности в условиях большого количества неточных
данных, и даются определения основных понятий темы. Вопрос управления системами со
слабыми структурами изучался многими исследователями, в связи с чем особо
подчеркивается значение понятия неопределенности. Неопределенность связана с
различными факторами, особенно с рисками и неизмеримыми факторами, которые
играют важную роль в определении поведения систем. В данной статье рекомендуется
подход, основанный на концепции "черного ящика," для моделирования неопределенности
в системах со слабыми структурами. С помощью этого подхода реализуются такие
задачи, как принятие решений, прогнозирование, классификация и оптимизация
состояния системы. Нечеткие множества и механизмы нечеткого вывода
рассматриваются как эффективные инструменты управления в современных условиях.
Ключевые слова: Слабоструктурные системы, неопределенность, вероятностная
модель, неизмеримые факторы, черный ящик, моделирование, принятие решений,
экспертные системы, неопределенные множества, моделирование системы, неизвестные
факторы.
Abstract. This article examines a number of issues affecting the modeling of information
security in the context of a large amount of uncertain data and defines the basic concepts of the
topic. The problem of managing systems with weak structures has been studied by many
researchers, and the importance of the concept of uncertainty in this regard is especially
emphasized. Uncertainty is associated with various factors, especially risk and immeasurable
factors, and plays a serious role in determining the behavior of systems. This article
recommends an approach based on the "black box" concept for modeling uncertainty in systems
with weak structures.
289
ResearchBib IF - 11.01, ISSN: 3030-3753, Volume 2 Issue 5
Through this approach, such tasks as decision-making, forecasting, classification, and
optimization of the state of the system are implemented. Fuzzy sets and fuzzy inference
mechanisms are considered as effective management tools in modern conditions.
Keywords: Weakly structured systems, uncertainty, probability model, immeasurable
factors, black box, modeling, decision-making, expert systems, fuzzy sets, system modeling,
unknown factors.
Bugungi kunda axborot texnologiyalari hayotimizning barcha jabhalariga chuqur kirib
bormoqda. Ular orqali ma’lumot almashinuvi, boshqaruv, moliyaviy operatsiyalar va boshqa
muhim jarayonlar amalga oshirilmoqda[1]. Shu sababli, axborot xavfsizligini ta’minlashni
modellashtirish dolzarb vazifa hisoblanadi. Tizimlarning zaif tuzilishi noaniqlik tufayli yuzaga
keladi, bu esa uning xatti-harakatlarini kuzatish imkonini berishi mumkin. "Noaniqlik"
atamasining o‘zi turlicha talqin qilinadi. Bu tushunarli, chunki noaniqlik tadqiqotning predmet
sohasiga va hal qilishga harakat qilinayotgan muammoning tabiatiga bog’liq bo‘ladi. F. Nayt (F.
Knight) o‘zining "Risk, noaniqlik va foyda" nomli fundamental asarida risk va noaniqlik
tushunchalari o‘rtasidagi farqni aniqladi[2]. Uning tadqiqotlariga ko‘ra, noaniqlikning mohiyati
risk tushunchasining yaqin ma’nosi bilan tubdan farq qiladi. U noaniqlikning ikki turi
mavjudligini aniqladi: masalan, o‘lchanadigan noaniqlik, aslida xavf-xatar va o‘lchanmaydigan
noaniqlik. Boshqacha aytganda, u tavakkalchilikni qat’iy asoslangan (miqdoriy) ehtimollikka
asoslangan noaniqlik sifatida ta’riflagan.
Rasmiy ravishda, tavakkalchilik qandaydir hodisaning yuz berish ehtimolini uning
oqibatlariga ko‘paytirish sifatida aniqlanadi (agar hodisa sodir bo‘lsa). Haqiqiy noaniqlikni
(ya’ni sof ko‘rinishdagi noaniqlikni) bunday ifodalab bo‘lmaydi va haqiqiy noaniqlik ko‘pincha
masalada o‘rganilayotgan hodisa hamda uning hosilalari haqida tobora ko‘proq ma’lumot
olishga intilish bilan tavsiflanmaydi.
"NOMA’LUM OMILLAR" tushunchasining mazmunli va asosli talqinini 1982-yilda
A.S. Narinyani birinchi marta qiyosiy ko‘rib chiqishga urinib ko‘rdi[3]. Bilimlar muhandisligi va
ba’zi texnik ilovalarda faol modellashtiriladigan, ammo an’anaviy matematikada yetarlicha
o‘rganilmagan yoki umuman e’tibordan chetda qolgan omillar majmuasi va ularning har biri
formal tizimlarning an’anaviy xususiyatlaridan biri - aniqlik, to‘liqlik, muayyanlik, to‘g’rilik,
leksik va mazmunan inkor etuvchi nom olganligi sababli ular omil emas deb ataldi. Boshqacha
aytganda, no-omillar - bu mavhumlashtirish, rasmiy tizimlarga o‘tish va talqin qilishda bizning
"bilmasligimiz"ni hisobga olishni lingvistik darajada qayd etishga urinishdir. Tabiiyki, noaniqlik
hodisasi o‘quv-uslubiy xatti-harakatlarni ishlab chiqish va tavsiflashda yoki boshqacha aytganda,
turli xil o‘quv-uslubiy qarorlarni qabul qilishda ham hisobga olinishi kerak. Quyida noaniq
sharoitda xavfsizlikni modellashtirish yondashuvlariga misollar keltirilgan.
Fuzzy logic asosidagi model – aniqligi past bo‘lgan (lingvistik) ma’lumotlar asosida
qaror qabul qilish imkonini beradi[4]. Masalan, tarmoqdagi faollik darajasini “past”, “o‘rta”,
“yuqori” kabi kategoriyalar bilan ifodalash va ularga mos xavf bahosi aniqlanadi.
Bayes tarmoqlari asosida modellashtirish - bayes tarmoqlari ehtimollik asosidagi grafik
modellar hisoblanadi. Ular o‘zaro bog‘liq bo‘lgan o‘zgaruvchilar o‘rtasidagi shartli
ehtimolliklarni hisoblash orqali xavf darajasini aniqlashga yordam beradi[4]. Modelni amaliy
qo‘llash va tahlil - eksperimentlar asosida fuzzy model yordamida foydalanuvchi faoliyati,
tarmoq trafigi va tizimdagi o‘zgarishlar tahlil qilindi[8]. Bayes tarmog‘i esa ehtimoliy xavflarni
aniqlashda yuqori natijalarni ko‘rsatdi.
290
ResearchBib IF - 11.01, ISSN: 3030-3753, Volume 2 Issue 5
Asosiy qisim.
Hozirgi vaqtda noaniqlik sharoitida qaror qabul qilish uchun zamonaviy
fan noaniq to‘plamlar apparati va uning tarkibiy qismlari - noaniq xulosa mexanizmi, noaniq
matematika va boshqalarni faol qo‘llamoqda. Shuning uchun noaniqlik sharoitida qaror qabul
qilish jarayonini tavsiflash uchun "qora quti" ko‘rinishida taqdim etish maqsadga muvofiq (1.2-
rasmga qarang), kirish va uning chiqishlari noaniq to‘plamlar bilan tavsiflanadi[5].
1-rasm. Noaniqlik sharoitida ko‘p mezonli tanlovning umumiy sxemasi.
[avtorning ishlanmasi]
“Qora quti” tamoyili, ma’lumki, axborot modelining asosiy tamoyili hisoblanadi.
Tizimning ichki tuzilishini modellashtiradigan analitik usuldan farqli o‘laroq, “qora quti”
yondashuvida tizimning tashqi faoliyati modellashtiriladi. Foydalanuvchi nuqtai nazaridan, tizim
modelining “qora qutiga yashirilgan” tuzilishi tajriba yoki kuzatuv ma’lumotlari asosida qaror
qabul qilish jarayonini taqlid qiladi[5]. “Qora quti” asosida modellashtirish olingan natijalarning
“tushuntirish” darajasi bo‘yicha “qattiq” matematik formalizmlar va ekspert tizimlariga
yutqazadi. Shunga qaramay, ko‘p mezonli baholash modellarining murakkabligiga
cheklovlarning yo‘qligi axborot modellarining muhim amaliy ahamiyatini belgilaydi.
“Qora qutilar”ning bir nechta turlarini ajratib ko‘rsatish mumkin, ular ularga bo‘lgan
so‘rovlarning tabiati bilan ajralib turadi[6]. Ular asosida qaror qabul qilish jarayonlarini tahlil
qilish va modellashtirishning asosiy vazifalarini belgilash amalga oshiriladi hamda ulardan
ba’zilarini sanab o‘tamiz. Masalan:
•
zaif tuzilgan tizimning tashqi ta’sirlarga javobini modellashtirish;
•
zaif tuzilgan tizimning ichki holatlarini tasniflash;
•
zaif tuzilgan tizimning o‘zgarish dinamikasini prognoz qilish;
•
berilgan
maqsadli
funksiyaga
nisbatan
zaif
tuzilgan
tizim
parametrlarini
optimallashtirish;
•
zaif tuzilgan tizim tavsifining to‘liqligini va uning parametrlarining qiyosiy axborot
ahamiyatini baholash.
291
ResearchBib IF - 11.01, ISSN: 3030-3753, Volume 2 Issue 5
Xulosa
Xulosa qilib aytganda,
noaniq ma’lumotlar ko‘pligi sharoitida axborot xavfsizligini
ta’minlashni modellashtirish maqolasida asosiy tushunchalar koʻrib chiqilib, o‘tkazilgan tahlillar
shuni ko‘rsatadiki, zaif strukturalarga ega tizimlarni boshqarish jarayonida yuzaga keladigan
noaniqlik holatlari ularning ichki va tashqi parametrlarining to‘liq aniqlanmaganligi bilan
bevosita bog‘liq hisoblanadi. Noaniqlikning o‘lchanadigan (risk) va o‘lchanmaydigan (sof
noaniqlik) turlarini ajratgan holda, ularni modellashtirish, boshqaruv strategiyalarini ishlab
chiqish uchun samarali apparat sifatida noaniq to‘plamlar nazariyasi va unga asoslangan “qora
quti” modeli tavsiya etiladi. Bu yondashuv, tizimning ichki tuzilmasi noma’lum bo‘lgan
sharoitlarda ham uning tashqi xatti-harakatlari asosida muhim boshqaruv qarorlarini ishlab
chiqish imkonini beradi.
“Qora quti” konsepsiyasining afzalligi shundaki, u klassik matematik modellashtirish
usullari talab qiladigan qat’iy aniqlik va to‘liqlik shartlarini chetlab o‘tgan holda, empirik
ma’lumotlar va tajribaga asoslangan tahlilga imkon yaratadi. Bu esa, o‘z navbatida, real muhitda
mavjud bo‘lgan murakkab, ko‘p mezonli va nomutanosib axborotlar bilan ishlashda keng
qo‘llanish imkonini beradi. Fuzzy logic va Bayes tarmoqlari kabi modellar real vaziyatni aniqroq
aks ettirib, qaror qabul qilishda foydali bo‘ladi. Kelajakda bu modellarning mashinaviy o‘rganish
usullari bilan integratsiyasi xavfsizlik tizimlarining yanada aqlliroq bo‘lishiga xizmat qiladi.
Natijada, noaniqlik muammosini chuqur anglash va uni modellashtirish usullarini
takomillashtirish orqali zaif strukturalarga ega tizimlarning boshqaruv sifatini sezilarli darajada
yaxshilaydi.
REFERENCES
1.
KK Seitnazarov.
Integration of gis technology for fuzzy deterministic simulation of
conditions of operation and maintenance Kegeyli groundwater is abstracted
Volum 4. C. 727-735
2.
Ф. Найт (F. Knight) «Risk, Uncertainty and Profit»
Boston, New York, Houghton Mifflin
Company
1921
3.
KK Seitnazarov, D Turdishov, A Dosimbetov.
Knowledge base of algorithmic software
complex for providing agricultural fields with water resources
AIP Conference
Proceedings - 2024/5/6.
4.
KK Seitnazarov.
Dosımbetov AM, Aytanov AK/Strategy for Organization of
// International Conference on Information Science and
Communications Technologies (ICISCT), Tashkent, Uzbekistan – 2020 C 1-4
5.
Ignatev M.B., Filchakov V.V., Osovetskiy L.G. Algoritm va dasturlarning ishonchliligini
ta’minlashning faol usullari. - SPb.: Politexnika, 1992.
6.
KK Seytnazarov, AA Kidirbayevich, DA Muxambetmustapayevich, XS Omarova.
Software principles for mapping the relative state of groundwater
European Journal of
Molecular and Clinical Medicine - 2020 C. 319-323
