Davronova Lola Uktamovnaning
falsafa doktori (PhD) dissertatsiyasi himoyasi haqida e’lon

I. Umumiy ma’lumotlar.
Dissertatsiya mavzusi, ixtisoslik shifri (ilmiy daraja beriladigan fan tarmog‘i nomi): “Shaxsning foto-roboti asosida identifikatsiyalashning samarali model va algoritmlari”, 05.01.05 – Axborotlarni himoyalash usullari va tizimlari. Axborot xavfsizligi (texnika fanlari).
Dissertatsiya mavzusi ro‘yxatga olingan raqam: B2023.3.PhD/T3876.
Ilmiy rahbar: Irgasheva Durdona Yakubdjanovna, texnika fanlari doktori (DSc), 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 (DSc), dotsent; Boyquziev Ilxom Mardanoqulovich, texnika fanlari bo‘yicha falsafa doktori (PhD).
Yetakchi tashkilot: «UNICON.UZ» - fan – texnika va marketing tadqiqotlar markazi.
Dissertatsiya yo‘nalishi: nazariy va amaliy ahamiyatga molik.
II. Tadqiqotning maqsadi: shaxsning fotorobot asosida identifikatsiyalashning samaradorligini oshirishga imkon beruvchi model va algoritmlarni ishlab chiqishdan iborat.
III. Tadqiqotning ilmiy yangiligi:
fotorobot asosida identifikatsiyalash tizimida turli ishtirokchilarning o‘zaro aloqasini aniqlash orqali hujum nuqtalariga ajratish va har bir hujum nuqtasiga bo‘lishi mumkin bo‘lgan tahdidlarni hisobga olish asosida tahdid modeli ishlab chiqilgan;
biometrik tizimlarning himoyasini baholovchi, amalga oshirish xususiyatlari o‘rtasidagi aloqadorlikni inobatga olish orqali fotorobot yordamida tanib olish tizimi xavfsizligini baholash omillarining o‘zaro bog‘liqligini aniqlash sxemasi ishlab chiqilgan;
fotorobotga asoslangan identifikatsiyalash tizimi uchun tizim va undagi ma’lumotlar xavfsizligini ta’minlash maqsadida fotorobot asosida identifikatsiyalash tizimidagi foydalanuvchilar huquqlarini taqsimlash orqali foydalanishlarni boshqarish modeli takomillashtirilgan;
shaxs fotorobotining turli o‘lchamli xususiyatlarini stil sifatida akslantirishga asoslangan generator orqali yagona kriminalistik fotorobotdan bir nechta nomzod yuz tasvirlarini hosil qilish imkoniyatiga ega samarali model ishlab chiqilgan;
qarab chizilgan fotorobot (yoki yuz tasviri) dan yuzni aniqlash va tanib olish uchun talab etiluvchi yuz sohasidagi muhim xususiyatlar sonini oshirish orqali shaxsni yuqori aniqlikda identifikatsiyalovchi algoritm va model ishlab chiqilgan.
IV. Tadqiqot natijalarining joriy qilinishi.
Ishlab chiqilgan tahdidlarga bardoshli, fotorobot asosida yuz tasvirini generatsiyalash va tanib olishga imkon beruvchi dasturiy vositalar bo‘yicha olingan ilmiy natijalar asosida:
qarab chizilgan fotorobot va yuz tasviri asosida shaxsni identifikatsiyalash modeli va algoritmi asosida ishlab chiqilgan dasturiy vosita O‘zbekiston Respublikasi Tashqi ishlar vazirligi Axborot kommunikatsiya texnologiyalari boshqarmasi amaliy faoliyatiga joriy qilingan (O‘zbekiston Respublikasi Raqamli texnologiyalar vazirligining 2023-yil 7-sentyabrdagi 33-8/6134-son ma’lumotnomasi). Ilmiy tadqiqot natijasida, dasturiy vosita fuqorolarni 96.08% aniqlik bilan identifikatsiyalash imkoniyatini bergan;
Kriminalistik fotorobotdan bir nechta nomzod yuz tasvirlarini generatsiyalash imkoniyatiga ega samarali model asosida ishlab chiqilgan dasturiy vosita O‘zbekiston Respublikasi Ichki ishlar vazirligi tezkor-qidiruv departamenti Kiberxavfsizlik markazi amaliy faoliyatida tatbiq etilgan (O‘zbekiston Respublikasi Raqamli texnologiyalar vazirligining 2023-yil 7-sentyabrdagi 33-8/6134-son ma’lumotnomasi). Ilmiy tadqiqot natijasida guvohlar so‘zlari asosida chizilgan fotorobotdan bir nechta gumonlanuvchi yuz tasvirlari mavjudlariga nisbatan 9% yuqori aniqlik bilan generatsiya qilingan;
yuz tasviri asosida shaxsni identifikatsiyalash modeli va algoritmi asosida ishlab chiqilgan dasturiy vosita “Radioaloqa, radioeshittirish va televideniya markazi” DUK faoliyatida tatbiq etilgan (O‘zbekiston Respublikasi Raqamli texnologiyalar vazirligining 2023-yil 7-sentyabrdagi 33-8/6134-son ma’lumotnomasi). Ilmiy tadqiqot natijasida tashkilotga kirishda xodimlarni 96.7% aniqlik bilan identifikatsiyalash imkoniyati yaratilgan.