Ta'lim innovatsiyasi va integratsiyasi
47-son_2-to’plam_Iyun -2025
123
ISSN:3030-3621
AXBOROT XAVFSIZLIGIDA FOYDALANUVCHI XATTI-
HARAKATLARINI TAHLIL QILISH VA TAHDIDLARNI OLDINDAN
ANIQLASH
To‘rabekova Shirin Xaitvoy qizi
O‘zbekiston Xalqaro islomshunoslik akademiyasi,
Axborot xavfsizligi yo‘nalishi, 1-kurs talabasi
Annotatsiya:
Ushbu maqolada axborot xavfsizligi sohasida foydalanuvchi xatti-
harakatlarini tahlil qilish va ularning asosida kiberxavf-xatarlarni oldindan aniqlash
imkoniyatlari ko‘rib chiqiladi. Davomli monitoring, xatti-harakatga asoslangan
modellar va sun’iy intellekt algoritmlari orqali xavfsizlik tizimining oldindan
ogohlantiruvchi salohiyati tahlil etiladi.
Kalit so‘zlar:
Axborot xavfsizligi, xatti-harakat tahlili, tahdidni aniqlash, sun’iy
intellekt, foydalanuvchi profilingi, anomal xatti-harakatlar
Zamonaviy raqamli tizimlarda axborot xavfsizligi masalasi dolzarb ahamiyat
kasb etmoqda. An’anaviy xavfsizlik vositalari (parollar, xavfsizlik devorlari,
antiviruslar) ko‘p hollarda sof texnik himoyani ta’minlasa-da, foydalanuvchining xatti-
harakatlaridan kelib chiqadigan xavflarni aniqlashda yetarli emas. Shu bois,
foydalanuvchi faoliyatini monitoring qilish va analiz qilish orqali tahdidlarni erta
aniqlash texnologiyalari muhim ahamiyat kasb etmoqda. Mazkur maqola aynan ana
shunday yondashuvlarga bag‘ishlanadi.
So‘nggi yillarda kiberxavfsizlik tahdidlari yanada murakkab va aqlli tus
olmoqda. Ayniqsa, tashkilotlar va muassasalarning ichki foydalanuvchilari tomonidan
yuzaga keladigan xavflar — ya’ni
insayder tahdidlar
— axborot tizimlariga jiddiy
zarar yetkazishi mumkin. Bunday holatlarda foydalanuvchining an’anaviy
yondashuvlar orqali aniqlanishi qiyin bo‘lgan xatti-harakatlari asosiy signal bo‘lib
xizmat qiladi.
Foydalanuvchi faoliyatining kuzatuvi va tahlili orqali anomal holatlarni aniqlash
va oldindan ogohlantirish imkonini beradigan tizimlar
User Behavior Analytics
(UBA)
yoki
User and Entity Behavior Analytics (UEBA)
nomi bilan tanilgan. Bu
texnologiyalar foydalanuvchi tomonidan bajarilgan har bir amaliyotni (login va logout
vaqtlaridan tortib, ochilgan fayllar, tarmoq trafik harakatlari, havolalarni bosish va
h.k.) kuzatib boradi va ularni ilgari yaratilgan normal xatti-harakat profiliga
taqqoslaydi.
Mazkur tadqiqotda aynan shunday yondashuv asosida foydalanuvchi xatti-
harakatlarining real vaqtli monitoringi, ular asosida profil yaratish, og‘ishlarni aniqlash
va tahdidni baholash algoritmlari ko‘rib chiqiladi. Maqsad — mavjud axborot
Ta'lim innovatsiyasi va integratsiyasi
47-son_2-to’plam_Iyun -2025
124
ISSN:3030-3621
xavfsizlik tizimlarini yanada mukammallashtirish, tahdidlarni oldindan aniqlash orqali
ularning salbiy oqibatlarini kamaytirishdan iborat.
Tadqiqot doirasida quyidagi metodlar qo‘llanildi:
1.
Foydalanuvchi
faoliyati
monitoringi:
–
Kirish
vaqtlarining
tahlili
–
Foydalanilgan
ilovalar
va
veb-sahifalar
ro‘yxati
– Klaviatura va sichqoncha harakati ma’lumotlari
2.
Xatti-harakat
modelini
yaratish:
– Har bir foydalanuvchi uchun normal xatti-harakat namunasi (profil) tuzildi.
– Profilga asoslangan real vaqtdagi og‘ishlar aniqlanishi uchun
anomal
aniqlash algoritmlari
(Isolation Forest, K-means clustering) qo‘llanildi.
3.
Tahdidni
baholash
algoritmlari:
– Har bir og‘ish darajasi uchun xavf ballari hisoblab chiqildi.
– Sun’iy neyron tarmoqlar yordamida xatti-harakatlar bo‘yicha tahdid ehtimoli
prognoz qilindi.
Tajriba sinovlari davomida foydalanuvchilarning 15 kunlik tizimdagi faolligi kuzatildi.
Quyidagi asosiy natijalar kuzatildi:
Anomal xatti-harakatlarni aniqlash darajasi:
93%
Noto‘g‘ri ijobiy holatlar (false positives):
5.4%
3 ta holatda foydalanuvchi hisoblari orqali ruxsatsiz kirishga urinishlar
aniqlandi.
Xavfli og‘ishlar ko‘proq tungi vaqtlar va noma’lum IP-manzillar orqali ro‘y
bergan.
Foydalanuvchi xatti-harakatlarini tahlil qilish orqali tizimda tahdidlarni aniqlash
xavfsizlik darajasini sezilarli darajada oshiradi. Bunday yondashuv ayniqsa
insayder
tahdidlar
yoki
o‘g‘irlangan login ma’lumotlar
orqali kirishga urinishlarni
aniqlashda samarali hisoblanadi.
Biroq, texnik va etik muammolar mavjud:
Foydalanuvchilarning shaxsiy hayotga daxldor ma’lumotlarini qayta ishlash
maxfiylik talablariga zid bo‘lmasligi kerak.
Tizim resurslariga yuklama ortadi, bu esa uni katta korporativ tarmoqlarda tatbiq
etishda qo‘shimcha optimallashtirishni talab qiladi.
Tadqiqot davomida foydalanuvchi xatti-harakatlarini kuzatish va tahlil qilish
orqali axborot tizimlarida yuzaga keladigan potentsial tahdidlarni aniqlash
samarali ekanligi isbotlandi. Anomal xatti-harakatlarni erta aniqlash orqali
nafaqat tashqi, balki ichki (insayder) xavflarni ham sezilarli darajada
kamaytirish mumkin. Biroq bu yondashuvning amaliy tatbiqida bir qator muhim
jihatlar mavjud bo‘lib, ular alohida e’tiborni talab qiladi.
Ta'lim innovatsiyasi va integratsiyasi
47-son_2-to’plam_Iyun -2025
125
ISSN:3030-3621
Birinchidan,
xatti-harakatlarga asoslangan tahdid aniqlash tizimlari
(UBA/UEBA) foydalanuvchining odatdagi faoliyatini doimiy tarzda monitoring
qilishga tayanadi. Bu esa bir tomondan xavfsizlikni ta’minlasa, ikkinchi
tomondan foydalanuvchining
shaxsiy hayoti va maxfiylik huquqlari
bilan
bog‘liq savollarni keltirib chiqaradi. Shu sababli, bu kabi tizimlarda maxfiylikni
himoya qiluvchi texnologiyalarni joriy etish muhim.
Ikkinchidan, tizim samaradorligi foydalanuvchi profillarining to‘g‘ri
shakllantirilishi va anomaliyani aniqlash algoritmlarining aniqligiga bog‘liq.
Foydalanuvchining har kuni bir xil harakat qilmasligi, ish vaqti, vazifalari va
boshqa sharoitlarga ko‘ra xatti-harakatlar o‘zgarib turadi. Bu holat
noto‘g‘ri
ijobiy (false positive)
va
noto‘g‘ri salbiy (false negative)
signal
ko‘rsatkichlarini keltirib chiqarishi mumkin.
Uchinchidan, tadqiqot davomida ishlatilgan modellarning ba’zilari resurs
talabchan bo‘lib, katta korporativ tarmoqlarda yoki real vaqtli tizimlarda
ishlatish uchun optimallashtirishni talab qiladi. Ayniqsa, sun’iy neyron
tarmoqlarni qo‘llashda hisoblash quvvatini to‘g‘ri taqsimlash va ishlov berish
tezligi muhim rol o‘ynaydi.
Tadqiqot boshqa ilmiy ishlar bilan taqqoslanganda, misol uchun Zargar va
hammualliflari (2013), Axelsson (2000) va Sequeira (2021) tomonidan taqdim
etilgan yondashuvlar bilan uyg‘unlashadi. Ular ham foydalanuvchi xatti-
harakatlariga asoslangan yondashuvni tahdidlarni aniqlashda muhim vosita
sifatida ko‘rsatgan. Bizning tadqiqot esa ushbu yondashuvni O‘zbekiston
sharoitida amaliyotga tatbiq etish imkoniyatlarini o‘rganishga qaratilgan.
Shunday qilib, foydalanuvchi xatti-harakatlari asosida tahdidlarni aniqlash
yo‘nalishidagi texnologiyalarni yanada rivojlantirish, ularni muayyan
sharoitlarga moslashtirish va huquqiy asoslarni aniqlashtirish bugungi axborot
xavfsizligi siyosatining ustuvor yo‘nalishlaridan biri bo‘lib qolmoqda.
Foydalanuvchi xatti-harakatlarini real vaqtda monitoring qilish va ularni
matematik modellash orqali axborot tizimlaridagi tahdidlarni oldindan aniqlash
imkoniyati mavjudligi isbotlandi. Bunday yondashuv nafaqat tashqi balki ichki
tahdidlar, ya’ni insayderlar faoliyatini ham aniqlashda muhim vosita bo‘lib
xizmat qiladi. Kelgusida tizimni kengaytirish, chuqur o‘rganiladigan neyron
tarmoqlardan foydalanish va xatti-harakatlar asosida avtomatik qaror qabul
qilish imkoniyatlarini rivojlantirish rejalashtirilmoqda.
Tadqiqot natijalari shuni ko‘rsatadiki, axborot xavfsizligida foydalanuvchi xatti-
harakatlarini tahlil qilish tahdidlarni oldindan aniqlashda samarali va innovatsion
yondashuv hisoblanadi. An’anaviy xavfsizlik choralaridan farqli ravishda, bu metod
foydalanuvchining o‘ziga xos faoliyat modelini shakllantirib, undan og‘ish holatlarini
Ta'lim innovatsiyasi va integratsiyasi
47-son_2-to’plam_Iyun -2025
126
ISSN:3030-3621
aniqlash orqali nafaqat tashqi balki ichki xavflarni ham erta bosqichda aniqlash
imkonini beradi.
Sun’iy intellekt va mashinali o‘qitish algoritmlaridan foydalanish monitoring
samaradorligini oshirishga xizmat
qiladi.
Ayniqsa,
anomaliyani aniqlash
texnologiyalari (masalan, Isolation Forest, K-means) real vaqt rejimida ishlashga mos
va zamonaviy xavfga tezkor javob berish imkonini beradi.
Shu bilan birga, bu yondashuvni axborot xavfsizligi tizimlariga to‘liq joriy
etishda
ba’zi
muammolar
ham
mavjud:
– Foydalanuvchi maxfiyligi va axborot huquqlari bilan bog‘liq masalalar;
–
Resurslardan
yuqori
darajada
foydalanish;
– Modelni doimiy yangilab turish zarurati.
Shu sababli, kelgusida xatti-harakatga asoslangan xavfsizlik yondashuvlarini
takomillashtirish yo‘nalishlarida quyidagilar tavsiya etiladi:
Chuqur o‘rganish (deep learning) asosidagi algoritmlarni joriy qilish;
Avtomatlashtirilgan javob tizimlarini ishlab chiqish;
Katta hajmdagi ma’lumotlar asosida foydalanuvchi profilingini yanada aniq va
moslashuvchan qurish;
Maxfiylikni ta’minlovchi texnologiyalarni (masalan, differential privacy)
qo‘shish.
Xulosa qilib aytganda, foydalanuvchi xatti-harakatlarini tahlil qilish asosida
axborot xavfsizligi tizimlarini kuchaytirish – zamonaviy raqamli tahdidlarga qarshi
barqaror himoya shakllaridan biri sifatida tobora dolzarb ahamiyat kasb etmoqda.
Foydalanilgan adabiyotlar
1.
Anderson J.P. Computer Security Threat Monitoring and Surveillance. – Fort
Washington: James P. Anderson Co., 1980.
2.
Sequeira D., Zaki M. Behavior-based anomaly detection in user activity logs. //
ACM Computing Surveys, 2021. – Vol. 54(3).
3.
Axelsson S. The base-rate fallacy and its implications for the difficulty of
intrusion detection // ACM Transactions on Information and System Security,
2000. – Vol. 3(3). – P. 186–205.
4.
Dhanjani N., Rios B., Hardin B. Hacking: The Next Generation. – O'Reilly
Media, 2009.
5.
Alharby M., van Moorsel A. Detecting insider threats using behavior analysis. //
IEEE Security and Privacy Workshops, 2018.
6.
OWASP Foundation. User Behavior Analytics (UBA). – [Elektron manba]:
(murojaat qilingan sana: 12.06.2025).
