Ddos Hujumlarini Aniqlashda Mavjud Datasetlar Imkoniyatlarini Baholash
Year: 2025
Type: article
Abstract: DDoS (Distributed Denial-of-Service) hujumlarini samarali aniqlash va ularning oldini olish uchun turli xil ma’lumotlar to‘plamlaridan (datasetlardan) foydalanish muhim ahamiyat kasb etadi. Ushbu maqolada DDoS hujumlarini aniqlashda eng ko‘p qo‘llaniladigan zamonaviy datasetlar – CSE-CIC-IDS 2018 va BoT-IoT – samaradorlik ko‘rsatkichlari asosida tahlil qilinadi. Datasetlar hujum turlarining xilma-xilligi, hajmi, real tarmoqqa yaqinligi va amaliy qo‘llanilish imkoniyatlari nuqtayi nazaridan baholandi. Shuningdek, mashinali o‘qitish va chuqur o‘rganish modellaridan Random Forest, Support Vector Machine (SVM) va LSTM algoritmlarining ushbu datasetlardagi aniqlik (Accuracy) va F1-score ko‘rsatkichlari solishtirildi. Natijalar shuni ko‘rsatdiki, LSTM modeli eng yuqori samaradorlikni namoyish etdi (deyarli 99%), Random Forest esa barqaror natija qayd etdi (~97–98%). SVM algoritmi esa nisbatan pastroq ko‘rsatkichlarga ega bo‘lsa-da, kichik datasetlarda samarali hisoblanadi. Ushbu tadqiqot DDoS hujumlarini aniqlash uchun optimal algoritm va dataset kombinatsiyasini tanlashda amaliy yo‘nalish beradi.
Institution: Tashkent University of Information Technology
Language: Uzbek
Subfield: Computer Networks and Communications
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W7172527461