KATTA HAJMLI MA’LUMOTLAR TIZIMIDA AXBOROT XAVFSIZLIGI RISKLARINI ANIQLASHGA ASOSLANGAN FOYDALANISHNI BOSHQARISH

Axmedova Nozima Farxod qizi

Authors

Axmedova Nozima Farxod qizi Muhammad al-Xorazmiy nomidagi Toshkent axborot texnologiyalari universiteti

Keywords:

katta hajmli ma’lumotlar, foydalanishni boshqarish, foydalanishlarni boshqarish modeli, riskni baholash, iyerarxik klasterlash, axborot xavfsizligi, dinamik atributlar

Abstract

Mazkur maqolada katta hajmli ma’lumotlar tizimlarida axborot xavfsizligini ta’minlash uchun riskka asoslangan foydalanishni boshqarish mexanizmini ishlab chiqish masalalari ko‘rib chiqilgan. Tadqiqotda foydalanishni boshqarish jarayoni va arxitekturasi tahlil qilinib, riskni asosiy baholash mezoni sifatida tanlashning maqsadga muvofiqligi asoslab berilgan. Taklif etilgan mexanizm foydalanishlarni boshqarish modeli asosida qurilgan bo‘lib, foydalanuvchi va obyekt atributlarining dinamik yangilanishi, risk qiymatini real vaqt rejimida baholash hamda foydalanuvchi vakolatlarini moslashtirish imkonini beradi. Mexanizm to‘rtta asosiy moduldan iborat: tayanch struktura moduli, riskni aniqlash moduli, foydalanuvchilarni klasterlash moduli va foydalanuvchi atributlarini yangilash hamda foydalanish siyosati moduli. Riskni hisoblashda foydalanuvchilarning katta hajmli ma’lumotlar tizimidagi xatti-harakatlari Yevklid masofasi va statistik ko‘rsatkichlar asosida baholanadi. Shuningdek, foydalanuvchilar risk qiymatlariga ko‘ra aglomeratsiyalangan iyerarxik klasterlash algoritmi yordamida tasniflanadi. Taklif etilgan yondashuv katta hajmli ma’lumotlar tizimida foydalanish huquqlarini moslashuvchan, xavfsiz va real vaqt rejimida boshqarish imkonini beradi.

References

1. S.K. Ganiev, A.A. Ganiev, Z.T. Xudoykulov. Kiberxavfsizlik asoslari: O‘quv qo‘llanma, – T. “Nihol print” OK, 2021. – 224 b.

2. Bai X. The research of dynamic control based on risk and role in cloud computing environment [Master]. Chennai: Beijing Technology University; 2017.

3. Wang XL, Wang MJ, Zhou YT. Euclidean distance feature extraction and analysis of license plate characters. Comput Simul. 2014;31(04):184–7.

4. Liu SY, Song W, Ying MX, Sun WY, Wang R. Seismic phase analysis based on condensed hierarchical clustering of waveform eigenvectors. Geophys Geochem Explor. 2020;44(02):339–49.

5. Gao HH, Xu KL, Cao M, Xiao JS, Xu Q, Yin YY. The deep features and attention mechanism-based method to dish healthcare under social IoT systems: an empirical study with a hand-deep local-global net. IEEE Trans Comput Soc Syst. 2022;9(1):336–47.

6. Mei K, Liu XK, Mu C, Qin XQ. Fast defogging algorithm based on adaptive exponentially weighted moving average filtering. Chin J Lasers. 2020;47(01):250–9.