SYN FLOOD HUJUMINI ANIQLOVCHI NEYRON TARMOQ HUJUMLARINI ANIQLASH TIZIMINI QURISH TAMOYILI
Keywords:
axborot xavfsizligi, neyron tarmoq, hujum, tahdid, ko‘p qatlamli perceptron, klient – server, IDSAbstract
Ushbu maqolada tarmoq hujumlari turkumiga kiruvchi SYN Flood hujumini aniqlashda belgilangan tarmoqda hujumni aniqlash tizimi (IDS)ni intellektuallashtirish asosida qurish usuli berilgan. Neyron tarmoqni modellashtirish uchun Trojan 4.0 neyron simulyatori va optimal tarmoq strukturasini tanlash uchun turli tuzilmalarga ega bo‘lgan ko‘p sonli neyron tarmoqni tahlil qilish imkonini beruvchi Intelligent Problem Solver funksiyasidan foydalanildi. Shuningdek, istiqbolli neyron tarmoq hujumlarni aniqlash tizimini sxemasi taklif qilingan.
References
Wang, H., Zhang, D., & Shin, K. G. (2002, June). Detecting SYN flooding attacks. In Proceedings. Twenty-first annual joint conference of the IEEE computer and communications societies (Vol. 3, pp. 1530-1539). IEEE.
Geetha, K., & Sreenath, N. (2014, February). SYN flooding attack—Identification and analysis. In International conference on information communication and embedded systems (ICICES2014) (pp. 1-7). IEEE.
Мухториддинов, М., Акбаров, Н., & Умаров, Ш. (2023). Machine learning for network security and anomaly detection. In Conference on Digital Innovation:" Modern Problems and Solutions.
Якубашко, А. И. (2016). Механизмы защиты от инфраструктурных DDoS-атак. In АКТУАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ СОВРЕМЕННОЙ НАУКИ В 21 ВЕКЕ (pp. 51-52).
Umarov, S. A. (2024). Axborot xavfsizligining intellektual tizimlarini qurish asoslari. Buxoro davlat universiteti ilmiy axboroti, (2), 9-16.
Корнев, Д. А., Лопин, В. Н., & Лузгин, В. Г. (2012). Активные методы обнаружения SYN-flood атак. Ученые записки. Электронный научный журнал Курского государственного университета, (4 (24)), 64-70.
Umarov, S. A., & Abduqodirov, A. (2024). AXBOROT XAVFSIZLIGI TIZIMLARINI INTELLEKTUALLASHTIRISH MASALALARI. Al-Farg’oniy avlodlari, (1), 4-10. doi: 10.5281/zenodo.10866967
МАМАТОВ, Н., АБДУКАДИРОВ, Б., & МУТАЛОВ, С. ПРОБЛЕМЫ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ И ПРИКЛАДНОЙ МАТЕМАТИКИ. ПРОБЛЕМЫ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ И ПРИКЛАДНОЙ МАТЕМАТИКИ Учредители: Научно-инновационный центр информационно-коммуникационных технологий, (S2), 315-323.
Mariam, W. B. W., & Negash, Y. (2021, September). Performance evaluation of machine learning algorithms for detection of SYN flood attack. In 2021 IEEE AFRICON (pp. 1-6). IEEE.
Слеповичев, И. И., Ирматов, П. В., Комарова, М. С., & Бежин, А. А. (2009). Обнаружение DDoS атак нечеткой нейронной сетью. Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия Математика. Механика. Информатика, 9(3), 84-89.
Воробьёва, Ю. Н., Катасёва, Д. В., Катасёв, А. С., & Кирпичников, А. П. (2018). Нейросетевая модель выявления DDoS-атак. Вестник технологического университета, 21(2), 94-98.
Evmorfos, S., Vlachodimitropoulos, G., Bakalos, N., & Gelenbe, E. (2020, June). Neural network architectures for the detection of SYN flood attacks in IoT systems. In Proceedings of the 13th ACM International Conference on PErvasive Technologies Related to Assistive Environments (pp. 1-4).
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Umarov Shuxratjon Azizjonovich, Umarova Munojatxon Ibragimovna
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
