CyberSentinel — kompyuter tarmoqlarida konfidensial ma'lumotlar harakatini sun'iy intellekt, machine learning va statistik tahlil yordamida real-time aniqlaydigan, klassifikatsiya qiladigan va nazorat qiladigan ilmiy asosli xavfsizlik tizimi. Tizim PHD dissertatsiya doirasida 3 yillik tadqiqot natijasida ishlab chiqilgan va sanoat darajasidagi yuklamalarda sinovdan o'tgan.
Korporativ tarmoqlardan, davlat institutlaridan va shaxsiy qurilmalardan kunlik chiqayotgan terabaytlab ma'lumotning ichida — hujjatlar, shaxsiy raqamlar, intellektual mulk va davlat siri bo'lgan kontent yashiringan. An'anaviy DLP yechimlar imzo va kalit so'z asosida ishlaydi va shu sababli yangi tahdidlarda samarasiz qoladi.
CyberSentinel bu vazifani sun'iy intellekt va tarmoq protokollarini chuqur tahlil qilish orqali hal qiladi. Tizim ma'lumotning kontekstini tushunadi, konfidensiallik darajasini avtomatik belgilaydi va xavf darajasiga qarab paketni o'tkazadi, ogohlantiradi yoki bloklaydi — bularning hammasini 10 millisekunddan kam vaqtda.
Tizim O'zbekiston Respublikasi axborot xavfsizligi standartlariga moslashtirilgan, milliy datasetlar bilan o'qitilgan va o'zbek, rus va ingliz tillaridagi kontentni teng samaradorlikda taniydi.
Tarmoq paketi tizimga kirgandan to qaror chiqarilgunga qadar 5 ta mustaqil qatlamdan o'tadi. Har bir qatlam o'z mas'uliyatini bajaradi va keyingi qatlamga sof, boyitilgan ma'lumot uzatadi.
Tarmoq interfeyslaridan barcha kiruvchi va chiquvchi paketlarni promiscuous mode'da qabul qiladi. eBPF va DPDK texnologiyalari yordamida 10 Gbps tezligigacha trafikni yo'qotmasdan oladi. Paketlar shifrlangan tunnelda kelsa, oraliq TLS-inspeksiya orqali shifrlash kalitlari almashinadi.
Paket sarlavhasi va yukidan protokol turi aniqlanadi (HTTP/HTTPS, FTP, SMTP, DNS, SMB, MQTT, va boshqalar). Har bir protokol uchun maxsus parser ishga tushadi va ma'lumotni strukturali ko'rinishga keltiradi: kim, kimga, qaysi domen, qaysi fayl, qaysi kontent.
Strukturali ma'lumot machine learning modelidan o'tadi. Tizim Random Forest, Gradient Boosting va BERT-asosli transformer modellarini birgalikda ishlatadi (ensemble learning). Model kontentdan konfidensiallik ehtimolini va kategoriyani aniqlaydi: shaxsiy ma'lumot, tibbiy yozuv, moliyaviy hujjat, davlat siri, intellektual mulk yoki ochiq kontent.
Klassifikatsiya natijasi, tashkilot siyosati va kontekst (kim, qachon, qayerdan) birlashtirilib, qaror qabul qilinadi. Tizim 4 ta harakatdan birini bajaradi: paketni o'tkazish (allow), ogohlantirish va o'tkazish (warn), bloklash (block), karantinga jo'natish (quarantine). Qarorlar batafsil log'da saqlanadi.
Barcha hodisalar shifrlangan log fayllarda va Elasticsearch indeksida saqlanadi. Admin paneliga real-time yetkaziladi, shuningdek SIEM tizimlariga (Splunk, ELK, IBM QRadar) standart formatlarda eksport qilinadi. Tarixiy ma'lumotlardan yangi modellarni o'qitishda foydalaniladi.
Tarmoqda yuborilgan har bir paket CyberSentinel'da 6 ta bosqichdan o'tadi. Quyida bir tipik ish jarayoni vaqt ko'rsatkichlari bilan keltirilgan.
Foydalanuvchi qurilmasidan email yuborildi yoki bulutga fayl yuklab olinmoqda. Paket gateway'dan o'tib, CyberSentinel agentiga keladi.
Paket protokoli (HTTPS, SMTP, FTP) aniqlanadi. Sarlavha va kontent ajratiladi. TLS'da bo'lsa, korporativ sertifikat orqali oraliq inspeksiya o'tkaziladi.
Kontent ML modeliga uzatiladi. Model o'zbek, rus va ingliz tillaridagi matnni baholaydi: bu shaxsiy ma'lumotmi, tibbiy yozuvmi, hujjat-qog'ozmi yoki ochiq kontent. Har bir kategoriya uchun ehtimollik beriladi.
Klassifikatsiya natijasi tashkilot siyosati bilan solishtiriladi. Misol: HR bo'limi xodimining shaxsiy ma'lumotni shaxsiy email'ga yuborishi — bloklanadi. Tibbiy hujjatni hamkasbga yuborish — ogohlantirish bilan o'tkaziladi.
Agar paket bloklansa, foydalanuvchi va admin darhol xabardor bo'ladi: nima uchun, qaysi siyosat asosida bloklandi, qaysi kontent muammoli edi. Foydalanuvchi shikoyat (false positive) yuborishi mumkin.
Hodisa shifrlangan formatda saqlanadi. Admin tasdiqlagan false positive'lar yangi training datasetga qo'shiladi. Model haftada bir marta avtomatik qayta o'qitiladi va aniqlik oshib boradi.
Admin panel — bu CyberSentinel'ning markaziy boshqaruv markazi. Bir oynadan barcha tarmoqni ko'rasiz, modellarni boshqarasiz, foydalanuvchilarga ruxsat berasiz va batafsil hisobotlar olasiz.
Tarmoq holati, bloklangan paketlar va aktiv foydalanuvchilar — hammasi bir ekranda.
ML modellarini bevosita panel orqali boshqaring: o'qiting, sinovdan o'tkazing, almashtiring.
Konfidensial namunalar bazasini kengaytiring va doimiy yangilab turing.
RBAC asosida granular ruxsatlar; shaxsiy va guruh siyosatlari.
WebSocket orqali jonli oqim — har bir paket ko'rinib turadi.
Tashkilotda qaysi qurilmada qancha konfidensial ma'lumot borligini biling.
Har bir client agent uchun unikal, vaqt cheklangan license-key generatsiya qiling.
Korporativ tarmoqdan tashqi qidiruv (Google, Yandex, Bing) so'rovlarini boshqaring.
Algoritm parametrlari, log darajasi, integratsiyalar — hammasi bir joyda.
Kunlik, haftalik, oylik hisobotlar — avtomatik yetkazib beriladi.
Client agent — kompyuter va mobil qurilmalarda o'rnatiladigan kichik, kuchli dastur. U fonida ishlaydi, RAM va CPU'ni minimal sarflaydi va qurilma egasiga to'g'ridan-to'g'ri xavfsizlik nazoratini ta'minlaydi.
Server IP va kalit kiritilib, mTLS orqali xavfsiz ulanish o'rnatiladi.
Disk va xotirada barcha fayllarni o'qib, kontent inventarini tuzadi.
AI fayllarni avtomatik tasniflaydi va xavfsizlik teglarini qo'yadi.
Yangi fayl yaratilishi yoki tahriri darhol aniqlanadi va qayta tekshiriladi.
Model yangilangach yoki siyosat o'zgargach, eski fayllar avtomatik qayta baholanadi.
50 MB RAM, 2% CPU'dan kam — ish jarayoniga halaqit bermaydi.
Tizimning har bir komponenti o'z domenidagi yetakchi vositalardan tanlangan. Performance kritik joylarda C++ va Go, ML uchun Python ekosistemasi, ma'lumotlar saqlash uchun PostgreSQL va Redis kombinatsiyasi.
Tizim har bir sohaning o'ziga xos talablariga moslashadi: tibbiy maxfiylik, moliyaviy compliance, davlat siri yoki ta'lim tashkilotlarining shaxsiy ma'lumot himoyasi.
Intellektual mulk, ichki email, savdo strategiyalari va shartnomalarning tashqi tarmoqqa chiqib ketmasligini ta'minlaydi.
Talabalar shaxsiy ma'lumotlari, baholar va ilmiy tadqiqot natijalari himoyasi. Test bazalarini sizdirilishidan saqlash.
Davlat siri va xizmat ma'lumotlari rejimini saqlash. Milliy axborot xavfsizligi standartlariga muvofiq ishlash.
Bemor tarixi, diagnoz va tahlil natijalari maxfiyligini saqlash. HIPAA va shu darajadagi standartlar bilan moslik.
PCI DSS muvofiqligi, plastik karta ma'lumotlari va mijoz hisoblarini ekstradisiya tahdidlaridan himoya qilish.
Abonentlar bazasi va aloqa metadatasi himoyasi. CDR fayllarining tashqi serverlarga sizib chiqishini oldini olish.
Quyidagi ma'lumotlar 12 oy davomida 5 ta korporativ mijozda olib borilgan sinovlardan to'plangan. Standart deviation har bir ko'rsatkichda 3% dan kam.
CyberSentinel — bu shunchaki dasturiy mahsulot emas. Bu 2021–2024 yillarda olib borilgan chuqur ilmiy tadqiqotning amaliy natijasi. Tizim yadrosida joylashgan algoritmlar peer-review jarayonidan o'tgan va xalqaro patent bilan himoyalangan.
PHD · 2021–2024
"Kompyuter Tarmoqlarida Konfidensial Ma'lumotlar Harakatini Nazorat Qilish Algoritmlari va Modellari"
"Bizning yondashuvimiz — kontent kontekstini tushunadigan, statistik va deep-learning usullarni birlashtiradigan gibrid model. Bu an'anaviy DLP yechimlardan 2.5 baravar yuqori aniqlikni ta'minlaydi."
Tadqiqot batafsilCyberSentinel haqida eng ko'p so'raladigan savollar va batafsil javoblar.
CyberSentinel'ni 30 kun bepul sinab ko'ring. Sinov davrida cheklov yo'q — to'liq funksionallik, dedikatsiyalangan inžener va onboarding qo'llab-quvvatlash.