Ağıllı kiber fırıldaqların aşkarlanması sistemləri: maşın öyrənmə texnikalarının, problemlərin və gələcək istiqamətlərin kompleks tədqiqatı
Bulud Bayramzadə 
Xülasə. Rəqəmsal platformaların, onlayn maliyyə xidmətlərinin və bir-biri ilə əlaqəli informasiya sistemlərinin sürətli genişlənməsi kiberfırıldaqçılıq hücumlarına məruz qalma riskini əhəmiyyətli dərəcədə artırıb. Müasir fırıldaqçılıq sxemləri yüksək dərəcədə adaptiv, avtomatlaşdırılmış və miqyası genişləndirilə biləndir; bu isə onları ənənəvi qayda əsaslı və statik aşkarlama mexanizmləri ilə müəyyən etməyi getdikcə çətinləşdirir. Nəticədə, maşın öyrənməsinə əsaslanan intellektual kiberfırıldaqçılığın aşkarlanması sistemləri müasir kibertəhlükəsizlik strategiyalarının kritik komponentinə çevrilmişdir. Bu məqalə maşın öyrənməsi üsullarına, praktiki çətinliklərə və yeni yaranan tədqiqat istiqamətlərinə xüsusi diqqət yetirməklə, intellektual kiberfırıldaqçılığın aşkarlanması sistemlərinin hərtərəfli təhlilini təqdim edir. Tədqiqatda nəzarətli (supervised), nəzarətsiz (unsupervised) və yarım-nəzarətli (semi-supervised) öyrənmə yanaşmaları nəzərdən keçirilir və onların həm məlum, həm də əvvəllər görünməmiş fırıldaqçılıq nümunələrini aşkar . etmək imkanları qiymətləndirilir. Dərin öyrənmə arxitekturaları və ansambl metodları daxil olmaqla təkmil modellər, həmçinin genişmiqyaslı tranzaksiya və davranış məlumat topluları daxilindəki mürəkkəb, qeyri-xətti əlaqələri müəyyən etmək qabiliyyəti baxımından təhlil edilir. Alqoritmik mülahizələrlə yanaşı, məqalədə intellektual fırıldaqçılığın aşkarlanması sistemlərinin real tətbiqinə təsir edən əsas çətinliklər bunlardır: məlumat qeyri-tarazlığı (data imbalance), konsept dreyfi (concept drift), rəqib (adversarial) manipulyasiyası, modelin şərh edilə bilməsi (interpretability), eləcə də məxfilik və ədalətliliklə bağlı etik məsələlər araşdırılır. Təhlil tək modelli həllərə güvənməyin məhdudiyyətlərini vurğulayır və adaptiv, çoxlaylı aşkarlama çərçivələrinin vacibliyini qeyd edir. Tədqiqatın nəticələri göstərir ki, kiberfırıldaqçılığın effektiv aşkarlanması bir neçə maşın öyrənməsi paradiqmasını, modellərin davamlı adaptasiyasını və məsuliyyətli idarəetmə mexanizmlərini birləşdirən vahid (holistik) yanaşma tələb edir. Bu iş, möhkəm, miqyası genişləndirilə bilən və etibarlı intellektual kiberfırıldaqçılığın aşkarlanması sistemləri hazırlamaq istəyən tədqiqatçılar və mütəxəssislər üçün dəyərli fikirlər təqdim edir.
Açar sözlər: İntellektual fırıldaqçılığın aşkarlanması, kiberfırıldaqçılıq, maşın öyrənməsi, anomaliyaların aşkarlanması, dərin öyrənmə, rəqib (adversarial) çətinlikləri, kibertəhlükəsizlik