NOANIQ MA’LUMOTLAR KO‘PLIGI SHAROITIDA AXBOROT XAVFSIZLIGINI TA’MINLASHNI MODELLASHTIRISH

Аннотация

This article examines a number of issues affecting the modeling of information security in the context of a large amount of uncertain data and defines the basic concepts of the topic. The problem of managing systems with weak structures has been studied by many researchers, and the importance of the concept of uncertainty in this regard is especially emphasized. Uncertainty is associated with various factors, especially risk and immeasurable factors, and plays a serious role in determining the behavior of systems. This article recommends an approach based on the "black box" concept for modeling uncertainty in systems with weak structures. 288 ResearchBib IF - 11.01, ISSN: 3030-3753, Volume 2 Issue 5 Through this approach, such tasks as decision-making, forecasting, classification, and optimization of the state of the system are implemented. Fuzzy sets and fuzzy inference mechanisms are considered as effective management tools in modern conditions. Keywords: Weakly structured systems, uncertainty, probability model, immeasurable factors, black box, modeling, decision-making, expert systems, fuzzy sets, system modeling, unknown factors. Bugungi kunda axborot texnologiyalari hayotimizning barcha jabhalariga chuqur kirib bormoqda. Ular orqali ma’lumot almashinuvi, boshqaruv, moliyaviy operatsiyalar va boshqa muhim jarayonlar amalga oshirilmoqda[1]. Shu sababli, axborot xavfsizligini ta’minlashni modellashtirish dolzarb vazifa hisoblanadi. Tizimlarning zaif tuzilishi noaniqlik tufayli yuzaga keladi, bu esa uning xatti-harakatlarini kuzatish imkonini berishi mumkin. "Noaniqlik" atamasining o‘zi turlicha talqin qilinadi. Bu tushunarli, chunki noaniqlik tadqiqotning predmet sohasiga va hal qilishga harakat qilinayotgan muammoning tabiatiga bog’liq bo‘ladi. F. Nayt (F. Knight) o‘zining "Risk, noaniqlik va foyda" nomli fundamental asarida risk va noaniqlik tushunchalari o‘rtasidagi farqni aniqladi[2]. Uning tadqiqotlariga ko‘ra, noaniqlikning mohiyati risk tushunchasining yaqin ma’nosi bilan tubdan farq qiladi. U noaniqlikning ikki turi mavjudligini aniqladi: masalan, o‘lchanadigan noaniqlik, aslida xavf-xatar va o‘lchanmaydigan noaniqlik. Boshqacha aytganda, u tavakkalchilikni qat’iy asoslangan (miqdoriy) ehtimollikka asoslangan noaniqlik sifatida ta’riflagan. Rasmiy ravishda, tavakkalchilik qandaydir hodisaning yuz berish ehtimolini uning oqibatlariga ko‘paytirish sifatida aniqlanadi (agar hodisa sodir bo‘lsa). Haqiqiy noaniqlikni (ya’ni sof ko‘rinishdagi noaniqlikni) bunday ifodalab bo‘lmaydi va haqiqiy noaniqlik ko‘pincha masalada o‘rganilayotgan hodisa hamda uning hosilalari haqida tobora ko‘proq ma’lumot olishga intilish bilan tavsiflanmaydi. "NOMA’LUM OMILLAR" tushunchasining mazmunli va asosli talqinini 1982-yilda A.S. Narinyani birinchi marta qiyosiy ko‘rib chiqishga urinib ko‘rdi[3]. Bilimlar muhandisligi va ba’zi texnik ilovalarda faol modellashtiriladigan, ammo an’anaviy matematikada yetarlicha o‘rganilmagan yoki umuman e’tibordan chetda qolgan omillar majmuasi va ularning har biri formal tizimlarning an’anaviy xususiyatlaridan biri - aniqlik, to‘liqlik, muayyanlik, to‘g’rilik, leksik va mazmunan inkor etuvchi nom olganligi sababli ular omil emas deb ataldi. Boshqacha aytganda, no-omillar - bu mavhumlashtirish, rasmiy tizimlarga o‘tish va talqin qilishda bizning "bilmasligimiz"ni hisobga olishni lingvistik darajada qayd etishga urinishdir. Tabiiyki, noaniqlik hodisasi o‘quv-uslubiy xatti-harakatlarni ishlab chiqish va tavsiflashda yoki boshqacha aytganda, turli xil o‘quv-uslubiy qarorlarni qabul qilishda ham hisobga olinishi kerak. Quyida noaniq sharoitda xavfsizlikni modellashtirish yondashuvlariga misollar keltirilgan. Fuzzy logic asosidagi model – aniqligi past bo‘lgan (lingvistik) ma’lumotlar asosida qaror qabul qilish imkonini beradi[4]. Masalan, tarmoqdagi faollik darajasini “past”, “o‘rta”, “yuqori” kabi kategoriyalar bilan ifodalash va ularga mos xavf bahosi aniqlanadi. Bayes tarmoqlari asosida modellashtirish - bayes tarmoqlari ehtimollik asosidagi grafik modellar hisoblanadi. Ular o‘zaro bog‘liq bo‘lgan o‘zgaruvchilar o‘rtasidagi shartli ehtimolliklarni hisoblash orqali xavf darajasini aniqlashga yordam beradi[4]. Modelni amaliy qo‘llash va tahlil - eksperimentlar asosida fuzzy model yordamida foydalanuvchi faoliyati, tarmoq trafigi va tizimdagi o‘zgarishlar tahlil qilindi[8]. Bayes tarmog‘i esa ehtimoliy xavflarni aniqlashda yuqori natijalarni ko‘rsatdi. 289 ResearchBib IF - 11.01, ISSN: 3030-3753, Volume 2 Issue 5 Asosiy qisim. Hozirgi vaqtda noaniqlik sharoitida qaror qabul qilish uchun zamonaviy fan noaniq to‘plamlar apparati va uning tarkibiy qismlari - noaniq xulosa mexanizmi, noaniq matematika va boshqalarni faol qo‘llamoqda. Shuning uchun noaniqlik sharoitida qaror qabul qilish jarayonini tavsiflash uchun "qora quti" ko‘rinishida taqdim etish maqsadga muvofiq (1.2- rasmga qarang), kirish va uning chiqishlari noaniq to‘plamlar bilan tavsiflanadi[5]. 1-rasm. Noaniqlik sharoitida ko‘p mezon