TA’LIM JARAYONIDA SUN’IY INTELLEKT ASOSIDAGI KIBERXAVFSIZLIK TIZIMLARINING ETIK VA HUQUQIY JIHATLARINI O‘QITISH METODIKASI
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.21860684Ключевые слова:
sun’iy intellekt (SI), kiberxavfsizlik, ta’lim, o‘qitish metodikasi, etik me’yorlar, huquqiy jihatlar, ma’lumotlar maxfiyligi, shaffoflik, axborot xavfsizligi, bo‘lajak mutaxassislar, raqamli kompetensiyalar.Аннотация
Mazkur maqolada raqamli transformatsiya sharoitida sun’iy intellekt asosidagi kiberxavfsizlik tizimlarining
etik va huquqiy jihatlarini o‘qitish masalalari tahlil qilinadi. Tadqiqotda sun’iy intellekt tizimlarining shaffofligi, hisobdorligi,
algoritmik tarafkashligi, shaxsga doir ma’lumotlar maxfiyligi va inson nazorati kabi muhim masalalar yoritilgan. Shuningdek,
xalqaro huquqiy me’yorlar, xususan, GDPR talablari hamda O‘zbekistonning sun’iy intellekt va kiberxavfsizlik
sohasidagi normativ-huquqiy bazasi qiyosiy tahlil qilingan. Tadqiqot natijalari muammoli ta’lim, keys-stadi va amaliy vaziyatlar
tahlilidan foydalanish bo‘lajak kiberxavfsizlik mutaxassislarining etik-huquqiy kompetensiyalarini shakllantirishda
samarali ekanini ko‘rsatadi.
Библиографические ссылки
1. Goel, P. K. (2024). Ethical Considerations in Implementing Artificial Intelligence in Cybersecurity: Balancing Security
and Privacy Concerns. In Redefining Security With Cyber AI. IGI Global. https://doi.org/10.4018/979-8-3693-6517-5.
ch005
2. Musser, M., Lohn, A., Dempsey, J. X., Spring, J., Siva Kumar, R. S., Leong, B., et al. (2023). Adversarial Machine
Learning and Cybersecurity: Risks, Challenges, and Legal Implications. arXiv:2305.14553.
3. Mmaduekwe, U. (2024). Bias and Fairness Issues in Artificial Intelligence-Driven Cybersecurity. Current Journal of
Applied Science and Technology, 43(6), 109–119. https://doi.org/10.9734/CJAST/2024/v43i64391
4. Ferrer, X., van Nuenen, T., Such, J. M., Coté, M., & Criado, N. (2020). Bias and Discrimination in AI: A Cross-Disciplinary
Perspective. arXiv:2008.07309.
5. Pagano, T. P., Loureiro, R. B., Lisboa, F. V. N., Cruz, G. O. R., Peixoto, R. M., Guimarães, G. A. S., et al. (2022). Bias
and Unfairness in Machine Learning Models: A Systematic Literature Review. arXiv:2202.08176.
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2026 MAKTABGACHA VA MAKTAB TA’LIMI JURNALI
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
