WRAP: REAL VAQT REJIMIDA ISHLOVCHI, MASHINAVIY O'QITISHNING BIR NECHTA ALGORITMLARIGA ASOSLANGAN ANOMAL HOLATLARNI ANIQLASH TIZIMI

Korporativ tizimlarda imtiyozli kirish boshqaruvi (Privileged Access Management — PAM) zamonaviy kiberxavfsizlikning markaziy elementlaridan biri hisoblanadi. Mavjud yechimlar (CyberArk, BeyondTrust, Apache Guacamole) imtiyozli sessiyalarni yozib olish va auditga e’tibor qaratadi, biroq sessiya davomida bajariladigan buyruqlarning xavfli xulq-atvorini real vaqtda aniqlash funksiyalari yetarli darajada rivojlanmagan. Insider tahdidlarning o‘rtacha aniqlanish vaqti 85 kunni tashkil qilishi (IBM, 2023) muammoning dolzarbligini ko‘rsatadi. Ushbu maqolada biz WRAP (Web Remote Access Platform) — to‘liq web-asosli PAM tizimi va to‘rt xil oilaga mansub mashinaviy o‘qitish algoritmlarini birlashtirgan real vaqtdagi anomaliya aniqlash tizimini birlashtirilgan yagona platformani taqdim etamiz. Tizim Isolation Forest, One-Class SVM, Local Outlier Factor va Elliptic Envelope algoritmlarini parallel ravishda qo‘llaydi, ularning natijalarini sigmoid asosida normallashtiradi va uchta agregatsiya strategiyasi orqali birlashtiradi. Bundan tashqari, biz Linux PAM va Bash PROMPT_COMMAND mexanizmlariga asoslangan kam resurs talab qiluvchi agent arxitekturasini taklif etamiz — bu yechim foydalanuvchilarning mavjud SSH klientlari (PuTTY, OpenSSH, Bitvise) bilan moslikni saqlagan holda to‘liq audit va anomaliya tahlilini ta’minlaydi. Sintetik dataset ustida (n = 500 normal sessiya + 50 anomal sessiya) o‘tkazilgan boshlang’ich tajribalar shuni ko‘rsatdiki, taklif qilingan ko‘p algoritmli yondashuv yagona Isolation Forest algoritmi bilan solishtirganda false positive ko‘rsatkichni 6% dan 2.3% gacha kamaytiradi. Bir sessiyani to‘liq tahlil qilish vaqti o‘rtacha 12 millisekundni tashkil qiladi — bu real-vaqt monitoring uchun yetarlicha tez. Tizim MIT litsenziyali kodda, Docker stackida to‘liq qayta hosil qilinadigan tarzda taqdim etilgan.