Ҳайдаров Элшод Дилшод ўғлининг
фалсафа доктори (PhD) диссертацияси ҳимояси ҳақида эълон

И. Умумий маълумотлар. 
Диссертация мавзуси, ихтисослик шифри (илмий даража бериладиган фан тармоғи номи): «Електрон почта хабарларини филтрлаш ва спам хабарларни аниқлаш алгоритмларини ишлаб чиқиш», 05.01.05 – Aхборотларни ҳимоялаш усуллари ва тизимлари. Aхборот хавфсизлиги (техника фанлари).
Диссертация мавзуси роъйхатга олинган рақам: Б2022.4.ПҳД/Т3425.
Илмий раҳбар: Хамдамов Рустам Хамдамович, техника фанлари доктори, профессор.
Диссертация бажарилган муассаса номи: Тошкент ахборот технологиялари университети.
ИК фаолият коърсатаётган муассаса (муассасалар) номи, ИК рақами: Тошкент ахборот технологиялари университети, ДСc.13/30.12.2019.Т.07.02.
Расмий оппонентлар: Керимов Камил Фикратович, техника фанлари доктори, доцент; Насруллайев Нурбек Бахтиёрович, техника фанлари бўйича фалсафа доктори, доцент.
Йетакчи ташкилот: «УНИCОН.УЗ» - фан – техника ва маркетинг тадқиқотлар маркази.
Диссертация йоъналиши: назарий ва амалий аҳамиятга молик.
ИИ. Тадқиқотнинг мақсади: електрон почтани ҳимоялаш тизимининг самарадорлигини оширишга имкон берувчи спам хабарларни аниқлаш усул ва алгоритмларини ишлаб чиқишдан иборат.
ИИИ. Тадқиқотнинг илмий янгилиги:
барча турдаги спам хабарлари учун умумий бўлган белгиларни ажратиб олиш натижасида кенг имкониятли ва кўп хусусиятли електрон почта хабарлари учун умумий бўлган мезонлар шакллантирилган;
ташкилотдаги мавжуд билимлар базасидаги билимлардан фойдаланиш частотасини ҳисобга олган ҳолда енг кўп фойдаланиладиган билимлар гуруҳи шаклантирилган, натижада реал вақт режимида янги турдаги спам хабарларни аниқлаш имконини берадиган билимлар базасини тоълдириш алгоритми ишлаб чиқилган; 
електрон почтадаги ҳужжат турларини ҳисобга олган ҳолда ушбу ҳужжатлар орасидан файл кенгайтмаси асосида коъп даражали билимлар базаси шакллантирилган, натижада спам хабарларни аниқлаш тизимининг коъп даражали билимлар базаси ёрдамида уч босқичдан иборат електрон почтадаги ҳужжатларни филтрлаш алгоритми ишлаб чиқилган;
оъқув танланма билан оъқитиш усулига асосланган ҳолда спам хабарларни аниқлашнинг модификацияланган таянч вектор усули ва алгоритми ишлаб чиқилган;
логистик регрессия усулини мослашувчан тасодифий қидирув усули билан умумлаштирган ҳолда хабарлар орасидан енг коъп спам хабар боълиш еҳтимоллигини топиш орқали спам ҳужжатларни аниқлаш алгоритми ишлаб чиқилган. 
ИВ. Тадқиқот натижаларининг жорий қилиниши.
Електрон почта хабарларини филтрлаш ва спам хабарларни аниқлаш алгоритмлари ҳамда дастурий воситалари боъйича олинган илмий натижалар асосида:
електрон почта хабарларини филтрлаш ва спам хабарларни аниқлаш алгоритмлари асосида ишлаб чиқилган дастурий восита «Киберхавфсизлик маркази» давлат унитар корхонасининг амалий фаолиятига жорий қилинган (Aхборот технологиялари ва коммуникацияларини ривожлантириш вазирлигининг 2022-йил 12-октабрдаги 33-8/6761-сон маълумотномаси). Илмий тадқиқот натижаси корпоратив тармоқдаги 4673 та електрон почта хабарларини филтрлаб, улардаги 1364 та спам хабардан 1327 тасини 97.3% аниқлик қайд етган ҳолда аниқлаш имконини берган. 
електрон почта хабарларини филтрлаш ва спам хабарларни аниқлаш алгоритмлари асосида ишлаб чиқилган дастурий восита «УЗИНФОCОМ Давлат ахборот тизимларини яратиш ва қоъллаб-қувватлаш боъйича ягона интегратор» маъсулияти чекланган жамиятининг амалий фаолиятига жорий қилинган (Aхборот технологиялари ва коммуникацияларини ривожлантириш вазирлигининг 2022-йил 12-октабрдаги33-8/6761-сон маълумотномаси). Илмий тадқиқот натижасида ташкилотнинг локал тармоғидаги 3624 та електрон почта хабарларини самарали филтрлаб, улардаги 1465 та спам хабардан 1431 тасини 97.6% аниқлик қайд етган ҳолда аниқлаш имконини берган;
електрон почта хабарларини филтрлаш ва спам хабарларни аниқлаш алгоритмлари асосида ишлаб чиқилган дастурий восита «AСР КAБЕЛ» маъсулияти чекланган жамиятининг амалий фаолиятига жорий қилинган (Aхборот технологиялари ва коммуникацияларини ривожлантириш вазирлигининг 2022-йил 12-октабрдаги 33-8/6761-сон маълумотномаси). Илмий тадқиқот натижасида корпоратив тармоқдаги 2526 та електрон почта хабарларини самарали филтрлаб, улардаги 1280 та спам хабардан 1248 тасини 97.5% аниқлик қайд етган ҳолда аниқлаб уларни муваффақиятли блоклаш имконини берган.