MASHINALI O‘QITISH USULLARI ASOSIDA FISHING HUJUMLARINI ANIQLASH

Authors

  • Orif Allanov Menglimuratovich Dotsent, PhD, Muhammad al-Xorazmiy nomidagi Toshkent axborot texnologiyalari universiteti, Toshkent, O‘zbekiston [email protected] Author
  • Hafizov Shukurullo Fayzullo o‘g‘li magistr, Muhammad al-Xorazmiy nomidagi Toshkent axborot texnologiyalari universiteti, Toshkent, O‘zbekiston Author

Abstract

Hozirgi raqamli texnologiyalar rivojlanishi sharoitida fishing hujumlari eng keng tarqalgan kiberxavfsizlik tahdidlaridan biri hisoblanadi. Ushbu hujumlar foydalanuvchilarning shaxsiy ma’lumotlarini, login va parollarini, bank kartalari rekvizitlarini hamda boshqa maxfiy ma’lumotlarni noqonuniy qo‘lga kiritishga qaratilgan bo‘ladi. An’anaviy himoya mexanizmlari zamonaviy fishing hujumlarini aniqlashda har doim ham samarali natija bermaydi. Shu sababli mashinaviy o‘qitish texnologiyalaridan foydalanish dolzarb masalaga aylangan. Mazkur maqolada fishing hujumlarini aniqlashda qo‘llaniladigan mashinaviy o‘qitish usullari, ularning ishlash prinsiplari, afzalliklari va kamchiliklari tahlil qilinadi.

References

1. Ian Goodfellow. Deep Learning. MIT Press, 2016.

2. Christopher Bishop. Pattern Recognition and Machine Learning. Springer, 2006.

3. William Stallings. Network Security Essentials. Pearson, 2017.

4. Mohammad Abu-Nimeh. Detecting Phishing Websites Using Machine Learning. IEEE, 2007.

5. Jain A.K. Machine Learning Techniques for Cyber Security. Springer, 2020.

6. Sahoo D. Phishing Detection Using Machine Learning Algorithms. Elsevier, 2019.

7. RFC 2827 Network Ingress Filtering.

8. OWASP Foundation Reports on Phishing Attacks.

Downloads

Published

2026-05-10