ILM-FAN VA INNOVATSIYA
ILMIY-AMALIY KONFERENSIYASI
in-academy.uz/index.php/si
15
SUN’IY INTELLEKT TEXNOLOGIYALARINING AXBOROT XAVFSIZLIGIGA
TA’SIRI
Turayeva Sabrina Kamoliddin qizi
Shahrisabz davlat pedagogika instituti
Pedagogika fakulteti Biologiya yoʻnalishi 2-kurs talabasi
https://doi.org/10.5281/zenodo.15393727
Annotatsiya:
Hozirgi kunda sun’iy intellekt (SI) texnologiyalari turli sohalarga jadal
kirib kelmoqda. U axborot xavfsizligini ta’minlashda ham, unga tahdid solishda ham muhim
rol o‘ynamoqda. SI asosida ishlovchi tizimlar kiberxavfsizlikni mustahkamlash bilan birga,
zararli hujumlarning ham yanada rivojlanishiga sabab bo‘lishi mumkin. Ushbu maqolada
sun’iy intellektning axborot xavfsizligiga ta’siri, uning ijobiy va salbiy jihatlari ko‘rib chiqiladi.
Kalit soʻzlar:
Biometrik autentifikatsiya, Xavfsizlik devorlarini kuchaytirish,
Avtomatlashtirilgan tahdid tahlili, kiberhujumlarni aniqlash, Kiberxavfsizlik monitoringi,
Deepfake texnologiyasi, Adversarial Attacks, Zero Trust Security Model, Avtomatlashtirilgan
xakerlik, Zararli dasturlarni aniqlash
Аннотация
: В настоящее время технологии искусственного интеллекта (ИИ)
стремительно проникают в различные области. Оно играет важную роль как в
обеспечении информационной безопасности, так и в угрозе ей. Системы, работающие
на основе СИ, усиливая кибербезопасность, могут стать причиной дальнейшего
развития злонамеренных атак. В данной статье рассматривается влияние
искусственного интеллекта на информационную безопасность, его положительные и
отрицательные стороны.
Ключевые слова:
биометрическая аутентификация, усиление межсетевых
экранов, автоматический анализ угроз, обнаружение кибератак, мониторинг
кибербезопасности, технология Deepfake, состязательные атаки, модель безопасности с
нулевым доверием, автоматический взлом, обнаружение вредоносных программ.
Abstract
: Currently, artificial intelligence (AI) technologies are rapidly entering various
fields. It plays an important role both in ensuring information security and in threatening it.
Systems operating on the basis of SI, while strengthening cyber security, can cause further
development of malicious attacks. This article examines the impact of artificial intelligence on
information security, its positive and negative aspects.
Keywords
: Biometric Authentication, Strengthening Firewalls, Automated Threat
Analysis, Cyber Attack Detection, Cyber Security Monitoring, Deepfake Technology,
Adversarial Attacks, Zero Trust Security Model, Automated Hacking, Malware Detection
Kirish:
Zamonaviy dunyoda raqamli texnologiyalar rivojlanishi bilan axborot xavfsizligi
masalasi dolzarb muammolardan biriga aylandi. Sun’iy intellekt (SI) bu jarayonda muhim rol
o‘ynab, kiberxavfsizlikni ta’minlashda ham, uni buzishda ham samarali vositaga aylanyapti. SI
algoritmlari
tahdidlarni
avtomatik
aniqlash,
xavflarni
baholash,
shuningdek,
kiberjinoyatchilar tomonidan kiberhujumlarni takomillashtirish uchun ham qo‘llanmoqda.
Ushbu maqolada sun’iy intellektning axborot xavfsizligiga ta’siri, uning ijobiy va salbiy
jihatlari, hamda bu texnologiyalarning kelajakdagi istiqbollari tahlil qilinadi.
Sun’iy intellektning axborot xavfsizligida qo‘llanilishi: Sun’iy intellekt texnologiyalari
axborot xavfsizligini ta’minlashda quyidagi yo‘nalishlarda qo‘llaniladi. Kiberxavfsizlik
monitoringi va tahdidlarni aniqlash: SI asosida ishlovchi tizimlar real vaqtda kiberhujumlarni
ILM-FAN VA INNOVATSIYA
ILMIY-AMALIY KONFERENSIYASI
in-academy.uz/index.php/si
16
aniqlash va ularga qarshi chora ko‘rish imkoniyatiga ega. Masalan, Intrusion Detection
Systems (IDS) va Intrusion Prevention Systems (IPS) SI yordamida kiberhujumlarni aniqlash
va ularningoldini olish uchun ishlatiladi. Avtomatlashtirilgan tahdid tahlili: SI katta hajmdagi
ma’lumotlarni tahlil qilish orqali kiberxavfsizlik tahdidlarini aniqlaydi va hujumlar
ssenariylarini taxmin qilishga yordam beradi. Bu usul yordamida kompaniyalar o‘z
himoyasini kuchaytirishi mumkin. Xavfsizlik devorlarini kuchaytirish: Sun’iy intellektdan
foydalanilgan firewall va antivirus dasturlari tarmoq trafigini tahlil qilib, zararli harakatlarni
avtomatik ravishda bloklaydi. Biometrik autentifikatsiya: SI yuzni tanish, ovoz
identifikatsiyasi va barmoq izi orqali shaxsni aniqlash kabi xavfsizlik choralarini
avtomatlashtirishda keng qo‘llaniladi.
Sun’iy intellektning axborot xavfsizligiga tahdidlari
Sun’iy intellekt texnologiyalarining rivojlanishi bilan birga, ular kiberjinoyatchilar
tomonidan ham foydalanilishi mumkin. Quyida SI asosidagi asosiy xavflar keltirilgan.
Deepfake va ijtimoiy manipulyatsiya: SI yordamida yaratilgan deepfake texnologiyalari soxta
videolar va tovush yozuvlarini tayyorlash imkonini beradi. Bu esa firibgarlik va ijtimoiy
manipulyatsiyaga olib kelishi mumkin. Avtomatlashtirilgan kiberhujumlar: SI asosida
ishlaydigan zararli dasturlar (masalan, AI-powered malware) kiberhujumlarni
avtomatlashtirish orqali an’anaviy xavfsizlik tizimlaridan osonroq o‘tib ketishi mumkin.
Adversarial Attacks (raqib hujumlari): Hujumchilar sun’iy intellekt tizimlariga o‘rgatilgan
ma’lumotlarni o‘zgartirish orqali noto‘g‘ri qaror chiqarishiga sabab bo‘lishi mumkin. Masalan,
SI asosidagi yuz tanish tizimlari noto‘g‘ri ishlashi uchun maxsus manipulyatsiya qilingan
tasvirlardan foydalaniladi.SI asosida phishing hujumlari: Sun’iy intellektning tabiiy tilni qayta
ishlash imkoniyatlari phishing hujumlarini yanada ishonchli qilishga yordam beradi. Masalan,
Chatbot phishing texnologiyasi foydalanuvchilar bilan real vaqt rejimida muloqot qilib,
ularning shaxsiy ma’lumotlarini olishga urinishadi.
Sun’iy intellekt asosida axborot xavfsizligini mustahkamlash yo‘llari
Sun’iy intellektga qarshi sun’iy intellekt: Kiberxavfsizlik mutaxassislari hujumchilarning
SI asosidagi hujumlariga qarshi himoya sifatida o‘z sun’iy intellekt tizimlarini ishlab
chiqishmoqda. Ma’lumotlarning yaxlitligini ta’minlash: SI tizimlarini manipulyatsiyalardan
himoya qilish uchun raqib hujumlariga qarshi tahlil va sinov jarayonlarini kuchaytirish zarur.
Kiberxavfsizlik bo‘yicha xodimlarni tayyorlash: Sun’iy intellektning xavflaridan himoyalanish
uchun kiberxavfsizlik mutaxassislari yangi tahdidlarga qarshi tayyorgarlik ko‘rishi kerak.
Sun’iy intellektning axborot xavfsizligidagi ijobiy ta’siri
Kiberxavfsizlik monitoring tizimlarini rivojlantirish: An’anaviy kiberxavfsizlik tizimlari
odatda statik qoidalarga asoslangan bo‘lsa, sun’iy intellekt o‘z-o‘zini o‘rganish (self-learning)
algoritmlari yordamida yanada moslashuvchan va samarali ishlaydi. SI asosidagi tahdidlarni
aniqlash tizimlari (Threat Detection Systems) real vaqt rejimida tarmoq trafikini kuzatib,
noan’anaviy harakatlarni aniqlash va oldini olishga yordam beradi. Zararli dasturlarni
aniqlash: SI asosidagi Machine Learning (ML) va Deep Learning (DL) texnologiyalari zararli
dasturlarni (malware) an’anaviy antivirus dasturlaridan ancha tez aniqlashi mumkin.
Masalan, Google’s Chronicle Backstory SI yordamida zararli dasturiy ta’minotlarni avtomatik
ravishda skanerlash va bloklash imkoniyatiga ega. Avtomatlashtirilgan xakerlik hujumlarini
aniqlash: SI asosida ishlaydigan Intrusion Detection Systems (IDS) va Intrusion Prevention
Systems (IPS) tizimlari tarmoqda o‘zini g‘ayritabiiy tutayotgan foydalanuvchilar yoki
ILM-FAN VA INNOVATSIYA
ILMIY-AMALIY KONFERENSIYASI
in-academy.uz/index.php/si
17
dasturlarni aniqlash va ularni to‘xtatish uchun ishlatiladi. SI asosida ishlaydigan
autentifikatsiya va identifikatsiya: Biometrik autentifikatsiya tizimlari (yuzni aniqlash, ovoz
identifikatsiyasi, barmoq izi skaneri) kiberxavfsizlikni mustahkamlashga yordam beradi.
Sun’iy intellektning Behavioral Authentication (foydalanuvchining odatlariga asoslangan
identifikatsiya) usuli ham shaxsiy ma’lumotlarni himoya qilishda qo‘llanilmoqda.Zero Trust
Security Model (Ishonchsiz xavfsizlik modeli): SI asosida ishlovchi Zero Trust xavfsizlik
modeli har bir so‘rovni oldindan tekshiradi va hatto ishonchli foydalanuvchilarning ham
harakatlarini doimiy kuzatib boradi. Bu, ayniqsa, katta tashkilotlar uchun muhim.
Sun’iy intellekt asosidagi tahdidlar va xavflar
Sun’iy intellekt texnologiyalari kiberjinoyatchilar tomonidan ham ishlatilishi mumkin.
Quyida ushbu tahdidlarning asosiy turlari keltirilgan.Sun’iy intellekt yordamida
avtomatlashtirilgan
kiberhujumlar:
Hujumchilar
sun’iy
intellekt
vositasida
avtomatlashtirilgan virus va zararli kodlarni yaratib, ularni ommaviy hujumlarda qo‘llashi
mumkin. AI-powered Malware (sun’iy intellekt orqali yaratilgan zararli dasturlar) an’anaviy
himoya vositalaridan yashirina oladi va doimiy ravishda yangilanadi. Adversarial Attacks
(raqib hujumlari): Sun’iy intellekt tizimlariga hujum qilishning eng xavfli usullaridan biri
adversarial attacks hisoblanadi. Bu usulda hujumchilar SI tizimini chalg‘itish uchun maxsus
manipulyatsiya qilingan ma’lumotlardan foydalanadilar. Masalan, yuzni aniqlash tizimlarini
chalg‘itish uchun manipulyatsiya qilingan suratlar ishlatilishi mumkin. Deepfake
texnologiyasi: Deepfake texnologiyasi yordamida hujumchilar soxta videolar va tovush
yozuvlarini yaratib, odamlarni firibgarlik yoki ijtimoiy manipulyatsiyaga uchratishlari
mumkin. Masalan, kiberjinoyatchilar deepfake yordamida rahbarlarning ovozini yaratib,
xodimlardan maxfiy ma’lumotlar so‘rashi mumkin.
AIning axborot xavfsizligiga ijobiy ta'siri
AI tomonidan boshqariladigan tahdidlarni aniqlash va oldini olish: Sun’iy intellektga
asoslangan kiberxavfsizlik yechimlari real vaqtda tarmoq trafigini tahlil qilishi,
anomaliyalarni aniqlashi va potentsial tahdidlarni an’anaviy tizimlarga qaraganda tezroq
aniqlashi mumkin. AI tomonidan boshqariladigan tajovuzni aniqlash tizimlari (IDS) va
hujumni oldini olish tizimlari (IPS) doimiy ravishda faoliyatni kuzatib boradi va
kiberhujumlardan faol himoya qiladi. Zararli dasturlar va to'lov dasturlarini aniqlash: AI va
Machine Learning (ML) algoritmlari zararli koddagi naqshlarni tanib olishi va zararli
dasturlar va to'lov dasturlarining yangi turlarini zarar yetkazishdan oldin aniqlashi mumkin.
Misol uchun, Google Chronicle Backstory yirik tashkilotlardagi zararli dasturlar hujumlarini
aniqlash va oldini olish uchun AIdan foydalanadi. Avtomatlashtirilgan xavfsizlik hodisasiga
javob: Sun'iy intellekt kiber tahdidlarga javoblarni avtomatlashtirish orqali xavfsizlik
ma'lumotlari va hodisalarni boshqarish (SIEM) tizimlarini yaxshilaydi. Sun'iy intellektga
asoslangan xavfsizlikni tartibga solish, avtomatlashtirish va javob berish (SOAR) platformalari
hodisalarni real vaqt rejimida tahlil qiladi va ularga javob beradi, inson aralashuvini
minimallashtiradi va javob vaqtini qisqartiradi. AI quvvatli autentifikatsiya va
identifikatsiyani tekshirish: AI biometrik autentifikatsiya usullarini, masalan, yuzni aniqlash,
barmoq izini skanerlash va xulq-atvor biometriklarini takomillashtirmoqda. Sun'iy intellektga
asoslangan doimiy autentifikatsiya tizimlari ruxsatsiz kirish urinishlarini dinamik ravishda
aniqlash uchun foydalanuvchi xatti-harakatlarini kuzatib boradi. AI-Driven Zero Trust
xavfsizlik modeli: AI tomonidan quvvatlangan Zero Trust modeli har bir so'rov hatto ishonchli
ILM-FAN VA INNOVATSIYA
ILMIY-AMALIY KONFERENSIYASI
in-academy.uz/index.php/si
18
foydalanuvchilardan ham doimiy ravishda tekshirilishini ta'minlaydi. AI kirish modellarini
tahlil qilish va buzilishni ko'rsatishi mumkin bo'lgan anomaliyalarni aniqlash orqali ushbu
modelni yaxshilaydi.
AIning axborot xavfsizligiga salbiy ta'siri
O'zining afzalliklariga qaramay, AI kiberjinoyatchilar tomonidan qo'llanilganda ham
katta xavf tug'diradi. AI tomonidan boshqariladigan kiberhujumlar: Xakerlar ilg'or zararli
dasturlarni yaratish va keng ko'lamli kiberhujumlarni avtomatlashtirish uchun sun'iy
intellektdan foydalanmoqda. AI tomonidan boshqariladigan zararli dasturlar va botnetlar
xavfsizlik himoyasiga moslasha oladi, bu ularni aniqlashni qiyinlashtiradi. AI modellariga
qarama-qarshi hujumlar: Kiberjinoyatchilar qarama-qarshi ma'lumotlarni kiritish orqali AI
modellarini manipulyatsiya qilishlari mumkin, bu esa tizimni noto'g'ri qarorlar qabul qilishiga
olib keladi. Qarama-qarshi mashinalarni o'rganish usullari yuzni aniqlash tizimlarini aldashi
yoki AI tomonidan boshqariladigan xavfsizlik boshqaruvlarini chetlab o'tishi mumkin.
Deepfake texnologiyasi va ijtimoiy muhandislik: Deepfake AI juda real soxta videolar va audio
yozuvlarni yaratishi mumkin, bu esa identifikatsiya firibgarligi, noto'g'ri ma'lumotlar va
ijtimoiy muhandislik hujumlariga imkon beradi. Kiberjinoyatchilar rahbarlarni taqlid qilish
va maxfiy ma'lumotlarni oshkor qilish uchun xodimlarni manipulyatsiya qilish uchun
deepfakesdan foydalanadilar. AI tomonidan kengaytirilgan fishing hujumlari: Sun'iy
intellektga asoslangan fishing hujumlari yanada murakkablashmoqda. AI tomonidan
yaratilgan elektron pochta va chatbotlar odamlarning o'zaro ta'siriga taqlid qilishi mumkin,
bu esa fishing urinishlarini yanada ishonchli qiladi va muvaffaqiyat ehtimolini oshiradi. AI-
quvvatlovchi Ransomware : AI tomonidan yaxshilangan to'lov dasturi jabrlanuvchining
tarmog'ini aqlli tahlil qilishi va shifrlash uchun eng qimmatli ma'lumotlarga ustunlik berishi
mumkin. Bu ransomware hujumlarini yanada samarali va halokatli qiladi.
Xulosa:
Sun’iy intellekt texnologiyalari axborot xavfsizligini mustahkamlashga katta hissa
qo‘shmoqda. Biroq, ular kiberjinoyatchilar tomonidan zararli maqsadlarda ham ishlatilishi
mumkin. Shu sababli, sun’iy intellekt asosida xavfsizlik tizimlarini rivojlantirish va raqib
hujumlariga qarshi choralar ko‘rish muhim ahamiyatga ega.Zamonaviy raqamli dunyoda
sun'iy intellekt (AI) turli sohalarda, jumladan kiberxavfsizlikda inqilob qilmoqda. Axborot
xavfsizligida sun'iy intellekt ikki tomonlama rol o'ynaydi: u kiberxavfsizlik choralarini
kuchaytiradi va shu bilan birga yangi zaifliklarni kiritadi. Sun'iy intellektga asoslangan
tizimlar tahdidlarni aniqlashi, katta ma'lumotlar to'plamini tahlil qilishi va javoblarni
avtomatlashtirishi mumkin, biroq ayni paytda kiberjinoyatchilar yanada murakkab
hujumlarni ishlab chiqish uchun AIdan foydalanmoqda. Ushbu maqola AIning axborot
xavfsizligiga ta'sirini o'rganadi, uning afzalliklari, xavflari va kelajakdagi oqibatlarini
ta'kidlaydi.
References:
Используемая литература:
Foydalanilgan adabiyotlar:
1.
Qodirov, Farrux, and Sabrina Turayeva. "ELEKTRON TIJORAT PLATFORMALARINING
EKOLOGIK TOZA QISHLOQ MAHSULOTLARI BOZORIGA TA’SIRI."
Наука и технология в
современном мире
4.7 (2025): 37-44.
ILM-FAN VA INNOVATSIYA
ILMIY-AMALIY KONFERENSIYASI
in-academy.uz/index.php/si
19
2.
Qodirov, Farrux, and Sabrina Turayeva. "BULUTLI HISOBLASH TEXNOLOGIYALARI VA
AI ASOSIDA QISHLOQ XO ‘JALIGIDA PROGNOZLASH TIZIMLARI."
Наука и технология в
современном мире
4.7 (2025): 45-52.
3.
Qodirov, Farrux, and Sabrina Turayeva. "AQLLI SHAHAR (SMART CITY) TIZIMLARI
ORQALI EKOLOGIK MONITORING VA RESURSLARNI TEJASH."
Наука и технология в
современном мире
4.7 (2025): 21-28.
4.
Qodirov, Farrux, and Sabrina Turayeva. "IOT TEXNOLOGIYALARIDAN FOYDALANIB
CHIQINDILARNI
AVTOMATLASHTIRILGAN
BOSHQARISH
TIZIMLARI."
Наука
и
инновация
3.10 (2025): 68-75.
5.
Qodirov, Farrux, and Sabrina Turayeva. "MOBIL ILOVALAR VA RAQAMLI
PLATFORMALAR ORQALI EKOLOGIK ONGLILIKNI OSHIRISH."
Наука и инновация
3.10
(2025): 85-92.
6.
Qodirov, Farrux, and Sabrina Turayeva. "BULUT TEXNOLOGIYALARI VA KATTA
MA’LUMOTLAR (BIG DATA) ORQALI TABIIY RESURSLARNI BOSHQARISH."
Инновационные
исследования в современном мире: теория и практика
4.10 (2025): 77-84.
7.
Qodirov, Farrux, and Sabrina Turayeva. "SUN’IY INTELLEKT YORDAMIDA TABIIY
RESURSLARDAN
SAMARALI
FOYDALANISH
STRATEGIYALARI."
Инновационные
исследования в современном мире: теория и практика
4.10 (2025): 92-98.
8.
Qodirov, Farrux, and Sabrina Turayeva. "BLOKCHEYN TEXNOLOGIYALARI VA TABIIY
RESURSLARNI
BOSHQARISHDA
SHAFFOFLIKNI
TA’MINLASH."
Инновационные
исследования в современном мире: теория и практика
4.10 (2025): 69-76.
9.
Qodirov, Farrux, and Sabrina Turayeva. "DRONLAR YORDAMIDA QISHLOQ XO ‘JALIGINI
RAQAMLASHTIRISH VA MONITORING QILISH."
Наука и технология в современном мире
4.7
(2025): 29-36.
10.
Qodirov, Farrux, and Sabrina Turayeva. "YASHIL ENERGETIKA VA AQLLI
TARMOQLARNI BOSHQARISHDA SUN’IY INTELLEKT ROLI."
Общественные науки в
современном мире: теоретические и практические исследования
4.7 (2025): 57-66.
11.
Qodirov, Farrux, and Sabrina Turayeva. "BLOKCHEYN TEXNOLOGIYALARI ORQALI
QAYTA TIKLANADIGAN ENERGIYA SAVDOSINI AVTOMATLASHTIRISH."
Общественные
науки в современном мире: теоретические и практические исследования
4.7 (2025): 47-
56.
12.
Qodirov, Farrux, and Sabrina Turayeva. "AQLLI DEHQONCHILIK DASTURIY TA’MINOT
VA SENSORLAR YORDAMIDA HOSILDORLIKNI OSHIRISH."
Общественные науки в
современном мире: теоретические и практические исследования
4.7 (2025): 67-74.
13.
Qodirov, Farrux, and Sevinch Neʼmatova. "WIRELESS (WI-FI) TEXNOLOGIYASINING
RIVOJLANISHI VA TURLARI."
Прикладные науки в современном мире: проблемы и
решения
4.3 (2025): 116-121.
14.
Qodirov, Farrux, and Sarvinoz Tursunova. "KIBERJINOYATLAR VA ULARNING OLDINI
OLISH YOLLARI."
Наука и инновация
3.7 (2025): 151-157.
15.
Qodirov, Farrux, and Sevinch Neʼmatova. "MOBIL ILOVALAR ISHLAB CHIQISHNING
ASOSLARI."
Наука и технология в современном мире
4.6 (2025): 8-14.
16.
Qodirov, Farrux, and Sarvinoz Tursunova. "INTERNET ORQALI OVOZLI QONGIROQLAR
(VOIP) TEXNOLOGIYASI."
Наука и инновация
3.7 (2025): 40-44.
ILM-FAN VA INNOVATSIYA
ILMIY-AMALIY KONFERENSIYASI
in-academy.uz/index.php/si
20
17.
Qodirov, Farrux, Mehriniso Cho’lliyeva, and Sevinch Negmatova. "RAQAM
TEXNOLOGIYALARNING QO’LLANISH SOHALARI."
Инновационные исследования в
современном мире: теория и практика
4.9 (2025): 4-9.
18.
Qodirov, Farrux, Baxtiniso Boqiyeva, and Sevinch Negmatova. "ELEKTRON
KARMON."
Инновационные исследования в современном мире: теория и практика
4.9
(2025): 14-18. Qodirov, Farrux, Yulduz Ahmedova, and Sevinch Negmatova. "ELEKTRON
TO’LOV VOSITALARI."
Инновационные исследования в современном мире: теория и
практика
4.9 (2025): 19-21.
19.
Qodirov, Farrux, Jasmina Murodulloyeva, and Sevinch Negmatova. "SMART
TEXNOLOGIYALARNI QO’LLASH VOSITALARI."
Естественные науки в современном мире:
теоретические и практические исследования
4.3 (2025): 63-67.
20.
Qodirov, Farrux, Sevinch Nomozova, and Sevinch Negmatova. "BUYUMLAR
INTERNETIDAN FOYDALANISH."
Молодые ученые
3.7 (2025): 73-77.
21.
Qodirov, Farrux, Sevinchoy Norboboyeva, and Sevinch Negmatova. "BLOKCHEYN
TEXNOLOGIYASI HAQIDA TUSHUNCHA."
Молодые ученые
3.7 (2025): 69-72.
22.
Qodirov, Farrux, and Ozoda Maxsadova. "BULUTLI TEXNOLOGIYALARNING
XUSUSIYATLARI, AFZALLIKLARI VA KAMCHILIKLARI."
Инновационные исследования в
современном мире: теория и практика
3.15 (2024): 111-115.
