(untitled) (DIGITAL TRANSFORMATION AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE, 2026)
Zararli dasturlar (malware) — kiberhujumchilarning eng xavfli qurollaridan biri bo‘lib, ular tobora murakkablashib, tezkor tarqalish va o‘z-o‘zini ko‘paytirish xususiyatiga ega bo‘lib bormoqda. Bundan tashqari, zamonaviy zararli dasturlar kiberjinoyatchilikning eng vayronkor shakllaridan biri hisoblanadi, chunki ular aniqlanishdan qochishi, real vaqtga yaqin raqamli kriminalistika tekshiruvlarini deyarli imkonsiz qilishi mumkin. Murakkab yashirinish strategiyalarining ta’siri esa juda jiddiy va keng ko‘lamli bo‘lishi mumkin. Shu sababli, zararli dasturlarni o‘z vaqtida va avtonom tarzda aniqlash ularni samarali tahlil qilish uchun muhim ahamiyatga ega. Ushbu ishda zamonaviy zararli dasturlarni aniqlash uchun yangi tizimli yondashuv taklif etiladi. Ushbu yondashuv dinamik, chuqur o‘rganishga asoslangan usullarni evristik yondashuvlar bilan birlashtiradi va quyidagi beshta zamonaviy zararli dastur oilasini aniqlash hamda tasniflashga qaratilgan: reklama dasturlari (adware), radware, rootkit, SMS zararli dasturlari, ransomware. Sun’iy intellekt va kiberxavfsizlik analitikasi doirasidagi tadqiqotimiz zararli dasturlarni aniqlash, tahlil qilish va oldini olish imkoniyatlarini yaxshilab, kiberxavflarga chidamli tizimlarni yaratishga xizmat qiladi. Taklif etilgan yondashuv so‘nggi zararli dasturlarni o‘z ichiga olgan maxsus ma’lumotlar to‘plami yordamida tekshirildi. Natijalar modelning samaradorlik va tezkorlik bo‘yicha real hayot talablariga mos kelishini ko‘rsatdi. Tajriba natijalari shuni ko‘rsatadiki, xatti-harakatga asoslangan chuqur o‘rganish va evristik usullarni birlashtirish statik chuqur o‘rganish usullariga qaraganda yuqori natija beradi.