KIBERXAVFSIZLIKDA SUNʼIY INTELLEKT: BANK TIZIMLARIDAGI FIRGARLIKLARNI (FRAUD DETECTION) ANIQLASH
Keywords:
Kiberxavfsizlik, Sun’iy intellekt, Bank tizimi, Firbgarlikni aniqlash (Fraud detection), Mashinali o‘rganish, Anomaliyalar tahlili, Neyron tarmoqlari, Tranzaksiyalar xavfsizligi.Abstract
Maqolada bank-moliya sohasidagi kiber-tahdidlarning zamonaviy ko‘rinishlari
va ularga qarshi kurashishda sun’iy intellekt (SI) hamda mashinali o‘rganish (ML)
texnologiyalarini qo‘llash masalalari tadqiq etilgan. Bank tizimlarida firbgarlik
harakatlarini (fraud detection) real vaqt rejimida aniqlashning an’anaviy qoidalarga
asoslangan (rule-based) tizimlari kamchiliklari ko‘rib chiqilib, SIga asoslangan
intellektual modellarining afzalliklari ekonometrik va algoritmik jihatdan tahlil
qilingan. Shuningdek, maqolada neyron tarmoqlari va anomaliyalarni skanerlash
usullari yordamida moliya tizimini himoya qilish mexanizmlari yoritilgan bo‘lib,
milliy bank tizimini kiber-firbgarlikdan saqlash bo‘yicha ilmiy-amaliy takliflar ilgari
surilgan.
References
1.
Phua, C., Lee, V., Smith, K., & Gayler, R. (2010). A Comprehensive Survey of
Data Mining-based Fraud Detection. Artificial Intelligence Review, 34(1), 1-14.
2.
Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT
Press.
3.
O‘zbekiston Respublikasining 2022-yil 15-apreldagi "Kiberxavfsizlik
to‘g‘risida"gi O‘RQ-764-son Qonuni.
4.
Ngai, E. W., Hu, Y., Wong, Y. H., Chen, Y., & Sun, X. (2011). The application
of data mining techniques in financial fraud detection: A classification framework.
Decision Support Systems, 50(3), 559-569.
