Haydarov Elshod Dilshod o‘g‘lining
falsafa doktori (PhD) dissertatsiyasi himoyasi haqida e’lon

I. Umumiy ma’lumotlar. 
Dissertatsiya mavzusi, ixtisoslik shifri (ilmiy daraja beriladigan fan tarmog‘i nomi): «Elektron pochta xabarlarini filtrlash va spam xabarlarni aniqlash algoritmlarini ishlab chiqish», 05.01.05 – Axborotlarni himoyalash usullari va tizimlari. Axborot xavfsizligi (texnika fanlari).
Dissertatsiya mavzusi ro’yxatga olingan raqam: B2022.4.PhD/T3425.
Ilmiy rahbar: Xamdamov Rustam Xamdamovich, texnika fanlari doktori, professor.
Dissertatsiya bajarilgan muassasa nomi: Toshkent axborot texnologiyalari universiteti.
IK faoliyat ko’rsatayotgan muassasa (muassasalar) nomi, IK raqami: Toshkent axborot texnologiyalari universiteti, DSc.13/30.12.2019.T.07.02.
Rasmiy opponentlar: Kerimov Kamil Fikratovich, texnika fanlari doktori, dotsent; Nasrullayev Nurbek Baxtiyorovich, texnika fanlari bo‘yicha falsafa doktori, dotsent.
Yetakchi tashkilot: «UNICON.UZ» - fan – texnika va marketing tadqiqotlar markazi.
Dissertatsiya yo’nalishi: nazariy va amaliy ahamiyatga molik.
II. Tadqiqotning maqsadi: elektron pochtani himoyalash tizimining samaradorligini oshirishga imkon beruvchi spam xabarlarni aniqlash usul va algoritmlarini ishlab chiqishdan iborat.
III. Tadqiqotning ilmiy yangiligi:
barcha turdagi spam xabarlari uchun umumiy bo‘lgan belgilarni ajratib olish natijasida keng imkoniyatli va ko‘p xususiyatli elektron pochta xabarlari uchun umumiy bo‘lgan mezonlar shakllantirilgan;
tashkilotdagi mavjud bilimlar bazasidagi bilimlardan foydalanish chastotasini hisobga olgan holda eng ko‘p foydalaniladigan bilimlar guruhi shaklantirilgan, natijada real vaqt rejimida yangi turdagi spam xabarlarni aniqlash imkonini beradigan bilimlar bazasini to’ldirish algoritmi ishlab chiqilgan; 
elektron pochtadagi hujjat turlarini hisobga olgan holda ushbu hujjatlar orasidan fayl kengaytmasi asosida ko’p darajali bilimlar bazasi shakllantirilgan, natijada spam xabarlarni aniqlash tizimining ko’p darajali bilimlar bazasi yordamida uch bosqichdan iborat elektron pochtadagi hujjatlarni filtrlash algoritmi ishlab chiqilgan;
o’quv tanlanma bilan o’qitish usuliga asoslangan holda spam xabarlarni aniqlashning modifikatsiyalangan tayanch vektor usuli va algoritmi ishlab chiqilgan;
logistik regressiya usulini moslashuvchan tasodifiy qidiruv usuli bilan umumlashtirgan holda xabarlar orasidan eng ko’p spam xabar bo’lish ehtimolligini topish orqali spam hujjatlarni aniqlash algoritmi ishlab chiqilgan. 
IV. Tadqiqot natijalarining joriy qilinishi.
Elektron pochta xabarlarini filtrlash va spam xabarlarni aniqlash algoritmlari hamda dasturiy vositalari bo’yicha olingan ilmiy natijalar asosida:
elektron pochta xabarlarini filtrlash va spam xabarlarni aniqlash algoritmlari asosida ishlab chiqilgan dasturiy vosita «Kiberxavfsizlik markazi» davlat unitar korxonasining amaliy faoliyatiga joriy qilingan (Axborot texnologiyalari va kommunikatsiyalarini rivojlantirish vazirligining 2022-yil 12-oktabrdagi 33-8/6761-son ma’lumotnomasi). Ilmiy tadqiqot natijasi korporativ tarmoqdagi 4673 ta elektron pochta xabarlarini filtrlab, ulardagi 1364 ta spam xabardan 1327 tasini 97.3% aniqlik qayd etgan holda aniqlash imkonini bergan. 
elektron pochta xabarlarini filtrlash va spam xabarlarni aniqlash algoritmlari asosida ishlab chiqilgan dasturiy vosita «UZINFOCOM Davlat axborot tizimlarini yaratish va qo’llab-quvvatlash bo’yicha yagona integrator» ma’suliyati cheklangan jamiyatining amaliy faoliyatiga joriy qilingan (Axborot texnologiyalari va kommunikatsiyalarini rivojlantirish vazirligining 2022-yil 12-oktabrdagi33-8/6761-son ma’lumotnomasi). Ilmiy tadqiqot natijasida tashkilotning lokal tarmog‘idagi 3624 ta elektron pochta xabarlarini samarali filtrlab, ulardagi 1465 ta spam xabardan 1431 tasini 97.6% aniqlik qayd etgan holda aniqlash imkonini bergan;
elektron pochta xabarlarini filtrlash va spam xabarlarni aniqlash algoritmlari asosida ishlab chiqilgan dasturiy vosita «ASR KABEL» ma’suliyati cheklangan jamiyatining amaliy faoliyatiga joriy qilingan (Axborot texnologiyalari va kommunikatsiyalarini rivojlantirish vazirligining 2022-yil 12-oktabrdagi 33-8/6761-son ma’lumotnomasi). Ilmiy tadqiqot natijasida korporativ tarmoqdagi 2526 ta elektron pochta xabarlarini samarali filtrlab, ulardagi 1280 ta spam xabardan 1248 tasini 97.5% aniqlik qayd etgan holda aniqlab ularni muvaffaqiyatli bloklash imkonini bergan.