2024-yilda o'rganish uchun tavsiya etiladigan IT sohasidagi eng mashhur va kelajakda talab yuqori bo'lishi kutilayotgan yo'nalishlarni quyidagicha sanab o'tish mumkin:
1. Artificial Intelligence & Machine Learning (AI & ML) - Bu soha doimo o'sib bormoqda va turli industriyalarda, masalan tibbiyot, moliya, ta'lim va boshqalarda qo'llanilmoqda.
2. Data Analysis and Big Data - Katta hajmdagi ma'lumotlarni tahlil qilish va ulardan foydali ma'lumotlar olish uchun mutaxassislar talab etiladi.
3. Cybersecurity - Kiberhujumlar sonining oshishi bilan, kiberxavfsizlik bo'yicha mutaxassislarga bo'lgan ehtiyoj ortib bormoqda.
4. Cloud Computing - Bulut asosidagi xizmatlar, shu jumladan Amazon Web Services, Microsoft Azure va Google Cloud Platform, keng qo'llanilmoqda.
5. Blockchain Technology - Kriptovalyutalardan tashqari, blockchain turli sohalarda, jumladan moliya, shartnoma boshqaruv va taqsimlangan ma'lumotlar bazasi sifatida qo'llanilmoqda.
6. Software Development - Mobil ilovalar, veb-ilovalar va boshqa dasturiy ta'minotlar ishlab chiqish sohasi doimo talab yuqori bo'lib kelmoqda.
7. Internet of Things (IoT) - Turli qurilmalar, sensorlar va boshqa texnologiyalar orqali o'zaro bog'lanish va ma'lumot almashinuvi sohasi.
8. User Experience Design (UX/UI Design) - Foydalanuvchi tajribasini yaxshilash va ilovalar hamda veb-saytlar dizaynini ishlab chiqish.
9. Robotics and Automation - Ishlab chiqarish, logistika va boshqa sohalarda robototexnika va avtomatlashtirish texnologiyalari talab etilmoqda.
10. Virtual and Augmented Reality (VR & AR) - O'yinlar, ta'lim, ko'ngilochar va boshqa sohalarda VR va AR texnologiyalarini qo'llash.
Keyingi maqolalarda har bir yo'nalish uchun nimalarni o'rganish haqida ma'lumotlar bilan bo'lishamiz
@FlutterDasturchi
1. Artificial Intelligence & Machine Learning (AI & ML) - Bu soha doimo o'sib bormoqda va turli industriyalarda, masalan tibbiyot, moliya, ta'lim va boshqalarda qo'llanilmoqda.
2. Data Analysis and Big Data - Katta hajmdagi ma'lumotlarni tahlil qilish va ulardan foydali ma'lumotlar olish uchun mutaxassislar talab etiladi.
3. Cybersecurity - Kiberhujumlar sonining oshishi bilan, kiberxavfsizlik bo'yicha mutaxassislarga bo'lgan ehtiyoj ortib bormoqda.
4. Cloud Computing - Bulut asosidagi xizmatlar, shu jumladan Amazon Web Services, Microsoft Azure va Google Cloud Platform, keng qo'llanilmoqda.
5. Blockchain Technology - Kriptovalyutalardan tashqari, blockchain turli sohalarda, jumladan moliya, shartnoma boshqaruv va taqsimlangan ma'lumotlar bazasi sifatida qo'llanilmoqda.
6. Software Development - Mobil ilovalar, veb-ilovalar va boshqa dasturiy ta'minotlar ishlab chiqish sohasi doimo talab yuqori bo'lib kelmoqda.
7. Internet of Things (IoT) - Turli qurilmalar, sensorlar va boshqa texnologiyalar orqali o'zaro bog'lanish va ma'lumot almashinuvi sohasi.
8. User Experience Design (UX/UI Design) - Foydalanuvchi tajribasini yaxshilash va ilovalar hamda veb-saytlar dizaynini ishlab chiqish.
9. Robotics and Automation - Ishlab chiqarish, logistika va boshqa sohalarda robototexnika va avtomatlashtirish texnologiyalari talab etilmoqda.
10. Virtual and Augmented Reality (VR & AR) - O'yinlar, ta'lim, ko'ngilochar va boshqa sohalarda VR va AR texnologiyalarini qo'llash.
Keyingi maqolalarda har bir yo'nalish uchun nimalarni o'rganish haqida ma'lumotlar bilan bo'lishamiz
@FlutterDasturchi
👍2
1. Artificial Intelligence & Machine Learning (AI & ML) - sohasida muvaffaqiyatli bo'lish uchun quyidagi asosiy mavzularni o'rganish tavsiya etiladi:
Dasturlash Tilini O'rganish: Python - AI va ML uchun eng mashhur dasturlash tili. TensorFlow, PyTorch kabi kutubxonalar bilan ishlashni o'rganish ham foydali.
Matematika va Statistika: AI va ML asosan matematika va statistikaga asoslangan. Ehtimollik nazariyasi, statistika, linear algebra va kalkulyatorga oid bilimlar muhimdir.
Ma'lumotlar Tahlili: Ma'lumotlarni tahlil qilish va ularni to'g'ri shaklda ishlatish qobiliyati muhimdir. Pandas, NumPy kabi kutubxonalar bilan ishlashni o'rganish kerak.
Mashinasozlik O'rganish Nazariyalari: Supervised, unsupervised, va reinforcement learning kabi asosiy ML nazariyalarini o'rganish.
Sun'iy Neuron Tarmoqlari: Sun'iy neuron tarmoqlari (SNT) va chuqur o'rganish (deep learning) tushunchalarini chuqur o'rganish.
Dasturiy Ta'minotni Ishlab Chiqish Ko'nikmalari: AI va ML loyihalarida ishtirok etish uchun yaxshi dasturiy ta'minotni ishlab chiqish amaliyotlarini bilish muhimdir.
Ma'lumotlar Bazasi va Ma'lumotlar Qayta Ishlash: SQL, NoSQL ma'lumotlar bazalarini ishlatish, shuningdek, katta hajmdagi ma'lumotlar bilan ishlash (Big Data) bo'yicha ko'nikmalar.
Maxsus Sohalarga E'tibor: AI va ML tibbiyot, moliya, ta'lim kabi turli sohalarda qo'llaniladi. Shu sababli, o'zingiz qiziqqan soha bo'yicha maxsus bilimlarni o'rganish foydali bo'ladi.
Amaliy Tajriba va Loyihalar: Nazariy bilimlarni amalda sinab ko'rish uchun real loyihalar ustida ishlash muhimdir.
Doimiy O'rganish va Yangilanish: AI va ML tez o'zgarib turadigan sohalar. Shuning uchun so'nggi tendentsiyalar va yangiliklardan xabardor bo'lish kerak.
@FlutterDasturchi
Dasturlash Tilini O'rganish: Python - AI va ML uchun eng mashhur dasturlash tili. TensorFlow, PyTorch kabi kutubxonalar bilan ishlashni o'rganish ham foydali.
Matematika va Statistika: AI va ML asosan matematika va statistikaga asoslangan. Ehtimollik nazariyasi, statistika, linear algebra va kalkulyatorga oid bilimlar muhimdir.
Ma'lumotlar Tahlili: Ma'lumotlarni tahlil qilish va ularni to'g'ri shaklda ishlatish qobiliyati muhimdir. Pandas, NumPy kabi kutubxonalar bilan ishlashni o'rganish kerak.
Mashinasozlik O'rganish Nazariyalari: Supervised, unsupervised, va reinforcement learning kabi asosiy ML nazariyalarini o'rganish.
Sun'iy Neuron Tarmoqlari: Sun'iy neuron tarmoqlari (SNT) va chuqur o'rganish (deep learning) tushunchalarini chuqur o'rganish.
Dasturiy Ta'minotni Ishlab Chiqish Ko'nikmalari: AI va ML loyihalarida ishtirok etish uchun yaxshi dasturiy ta'minotni ishlab chiqish amaliyotlarini bilish muhimdir.
Ma'lumotlar Bazasi va Ma'lumotlar Qayta Ishlash: SQL, NoSQL ma'lumotlar bazalarini ishlatish, shuningdek, katta hajmdagi ma'lumotlar bilan ishlash (Big Data) bo'yicha ko'nikmalar.
Maxsus Sohalarga E'tibor: AI va ML tibbiyot, moliya, ta'lim kabi turli sohalarda qo'llaniladi. Shu sababli, o'zingiz qiziqqan soha bo'yicha maxsus bilimlarni o'rganish foydali bo'ladi.
Amaliy Tajriba va Loyihalar: Nazariy bilimlarni amalda sinab ko'rish uchun real loyihalar ustida ishlash muhimdir.
Doimiy O'rganish va Yangilanish: AI va ML tez o'zgarib turadigan sohalar. Shuning uchun so'nggi tendentsiyalar va yangiliklardan xabardor bo'lish kerak.
@FlutterDasturchi
👍1
2. "Data Analysis" va "Big Data" sohalarini o'rganish uchun quyidagi asosiy mavzularni o'z ichiga olgan ta'lim yo'nalishlari va ko'nikmalarni o'rganish tavsiya etiladi:
Statistika va Ehtimollik Nazariyasi: Ma'lumotlar tahlilida muhim asos bo'lib, ma'lumotlarni tahlil qilish, xulosalar chiqarish va bashoratlar qilishda foydalaniladi.
Dasturlash va Ma'lumotlar Bazasi: Python yoki R kabi ma'lumotlar tahlili uchun mo'ljallangan dasturlash tillarini o'rganish. Shuningdek, SQL (Structured Query Language) kabi ma'lumotlar bazasini boshqarish tizimlarida ishlash ko'nikmalarini rivojlantirish.
Ma'lumotlar Tahlili Asoslari: Ma'lumotlarni tozalash, ishlov berish, vizualizatsiya qilish va tahlil qilish usullari.
Machine Learning va Sun'iy Intellekt: Ma'lumotlarni tahlil qilishda keng qo'llaniladigan sun'iy intellekt va mashinasozlik algoritmlarini o'rganish.
Big Data Texnologiyalari: Hadoop, Spark kabi Big Data texnologiyalarini o'rganish. Bu texnologiyalar katta hajmdagi ma'lumotlar bilan ishlashda muhim ahamiyatga ega.
Ma'lumotlar olish (Data Mining): Ma'lumotlar bazalaridan foydali ma'lumotlarni olish usullari va texnikalarini o'rganish.
Ma'lumotlarni Tahlil Qilish Dasturlari: Excel, Tableau yoki Power BI kabi ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish va tahlil qilish dasturlaridan foydalanishni o'rganish.
Kritik Fikrlash va Tahliliy Qobiliyatlar: Ma'lumotlarni tahlil qilishda, ularni to'g'ri baholash va xulosalar chiqarishda kritik fikrlash va tahliliy qobiliyatlarni rivojlantirish.
@FlutterDasturchi
Statistika va Ehtimollik Nazariyasi: Ma'lumotlar tahlilida muhim asos bo'lib, ma'lumotlarni tahlil qilish, xulosalar chiqarish va bashoratlar qilishda foydalaniladi.
Dasturlash va Ma'lumotlar Bazasi: Python yoki R kabi ma'lumotlar tahlili uchun mo'ljallangan dasturlash tillarini o'rganish. Shuningdek, SQL (Structured Query Language) kabi ma'lumotlar bazasini boshqarish tizimlarida ishlash ko'nikmalarini rivojlantirish.
Ma'lumotlar Tahlili Asoslari: Ma'lumotlarni tozalash, ishlov berish, vizualizatsiya qilish va tahlil qilish usullari.
Machine Learning va Sun'iy Intellekt: Ma'lumotlarni tahlil qilishda keng qo'llaniladigan sun'iy intellekt va mashinasozlik algoritmlarini o'rganish.
Big Data Texnologiyalari: Hadoop, Spark kabi Big Data texnologiyalarini o'rganish. Bu texnologiyalar katta hajmdagi ma'lumotlar bilan ishlashda muhim ahamiyatga ega.
Ma'lumotlar olish (Data Mining): Ma'lumotlar bazalaridan foydali ma'lumotlarni olish usullari va texnikalarini o'rganish.
Ma'lumotlarni Tahlil Qilish Dasturlari: Excel, Tableau yoki Power BI kabi ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish va tahlil qilish dasturlaridan foydalanishni o'rganish.
Kritik Fikrlash va Tahliliy Qobiliyatlar: Ma'lumotlarni tahlil qilishda, ularni to'g'ri baholash va xulosalar chiqarishda kritik fikrlash va tahliliy qobiliyatlarni rivojlantirish.
@FlutterDasturchi
👍1
3. Kiberxavfsizlik sohasida mutaxassis bo'lishni istasangiz, quyidagilarni o'rganishingiz kerak:
Fundamental Computer Knowledge: Kompyuter tizimlari, tarmoqlar va operatsion tizimlar (masalan, Windows, Linux) haqida chuqur bilim olish muhimdir.
Network Security: Tarmoqlarni himoya qilish usullari, tarmoq protokollari va tarmoq xavfsizligi asoslari.
Data Protection: Ma'lumotlarni himoya qilish usullari, shifrlash texnologiyalari va ma'lumotlar oqimini boshqarish.
Intrusion Detection and Response: Kiberhujumlar turlari, ularni aniqlash usullari va ularning oldini olish strategiyalari.
Cybersecurity Policy and Legislation: Milliy va xalqaro kiberxavfsizlik qonunchiligi, siyosati va standartlari.
Programming and Scripting: Kiberxavfsizlik uchun foydali bo'lgan dasturlash tillari (masalan, Python, C++) va skriptlash tushunchalari.
Malware and Countermeasures: Viruslar, trojanlar, va boshqa zararli dasturlar, ularni aniqlash va yo'q qilish usullari.
System Management and Audit: Tizimlarni boshqarish, xavfsizlikni auditi va xavfsizlik siyosatlarini amalga oshirish.
Cloud Security and Virtualization: Bulut xizmatlarida xavfsizlik, virtual tizimlarni himoya qilish.
Continuous Learning and Updates in Cybersecurity: Kiberxavfsizlik sohasi doimo o'zgarib turadi, shuning uchun sohadagi yangi trendlar va texnologiyalarni kuzatib borish zarur.
Ushbu bilimlarni o'zlashtirish orqali siz kiberxavfsizlik sohasida yuqori darajadagi mutaxassis bo'lish uchun kerakli bilim va ko'nikmalarga ega bo'lasiz. Shuningdek, sertifikatlangan kurslar (masalan, CompTIA Security+, CISSP, CISM) ham sohada o'z o'rningizni mustahkamlashga yordam beradi.
@FlutterDasturchi
Fundamental Computer Knowledge: Kompyuter tizimlari, tarmoqlar va operatsion tizimlar (masalan, Windows, Linux) haqida chuqur bilim olish muhimdir.
Network Security: Tarmoqlarni himoya qilish usullari, tarmoq protokollari va tarmoq xavfsizligi asoslari.
Data Protection: Ma'lumotlarni himoya qilish usullari, shifrlash texnologiyalari va ma'lumotlar oqimini boshqarish.
Intrusion Detection and Response: Kiberhujumlar turlari, ularni aniqlash usullari va ularning oldini olish strategiyalari.
Cybersecurity Policy and Legislation: Milliy va xalqaro kiberxavfsizlik qonunchiligi, siyosati va standartlari.
Programming and Scripting: Kiberxavfsizlik uchun foydali bo'lgan dasturlash tillari (masalan, Python, C++) va skriptlash tushunchalari.
Malware and Countermeasures: Viruslar, trojanlar, va boshqa zararli dasturlar, ularni aniqlash va yo'q qilish usullari.
System Management and Audit: Tizimlarni boshqarish, xavfsizlikni auditi va xavfsizlik siyosatlarini amalga oshirish.
Cloud Security and Virtualization: Bulut xizmatlarida xavfsizlik, virtual tizimlarni himoya qilish.
Continuous Learning and Updates in Cybersecurity: Kiberxavfsizlik sohasi doimo o'zgarib turadi, shuning uchun sohadagi yangi trendlar va texnologiyalarni kuzatib borish zarur.
Ushbu bilimlarni o'zlashtirish orqali siz kiberxavfsizlik sohasida yuqori darajadagi mutaxassis bo'lish uchun kerakli bilim va ko'nikmalarga ega bo'lasiz. Shuningdek, sertifikatlangan kurslar (masalan, CompTIA Security+, CISSP, CISM) ham sohada o'z o'rningizni mustahkamlashga yordam beradi.
@FlutterDasturchi
4. Cloud Computing - bulutli hisoblashni o'rganish uchun sizga quyidagi asosiy tushunchalar va ko'nikmalar zarur bo'ladi:
Asosiy Bulutli Xizmatlar Tushunchasi: Bulutli hisoblash uch turga bo'linadi - Infrastruktura sifatida xizmat (IaaS), Platforma sifatida xizmat (PaaS), va Dasturiy ta'minot sifatida xizmat (SaaS). Har bir turining o'ziga xos xususiyatlari va qo'llanilish sohalari mavjud.
Virtualizatsiya: Bu texnologiya bulutli hisoblashning asosiy tarkibiy qismidir. Virtualizatsiya yordamida bir nechta operatsion tizimlarni bir xil fizik serverda ishlash imkoniyatini beradi.
Tarmoq va Xavfsizlik: Bulutli hisoblashda ma'lumotlar markazlari orqali uzatiladi, shuning uchun tarmoq tizimlari va xavfsizlikni tushunish muhimdir.
Ma'lumotlar Bazasi Bilimi: Bulutli ilovalar ko'pincha turli xil ma'lumotlar bazalaridan foydalanadi, shu sababli SQL kabi so'rovlarni bajarish tizimlari bilan tanish bo'lish kerak.
Dasturlash Ko'nikmalari: Bulutli platformalarda dasturiy echimlar yaratish uchun dasturlash tillarini (masalan, Python, Java) bilish foydali bo'ladi.
DevOps va Avtomatlashtirish: Bulutli hisoblashda dasturiy ta'minotni ishlab chiqish jarayonlarini avtomatlashtirish va boshqarish usullarini bilish zarur.
Bulutli Xizmatlarni Taqdim Etuvchi Kompaniyalar: Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform kabi yirik bulutli xizmatlar taqdim etuvchilari haqida ma'lumotga ega bo'lish.
Miqyoslash va Resurslarni Boshqarish: Bulutli ilovalar uchun resurslarni samarali boshqarish va ularni talabga qarab miqyoslashni tushunish muhimdir.
Bu sohalarda bilim va ko'nikmalarni oshirish, sizga bulutli hisoblash sohasida muvaffaqiyatli faoliyat yuritishga yordam beradi.
@FlutterDasturchi
Asosiy Bulutli Xizmatlar Tushunchasi: Bulutli hisoblash uch turga bo'linadi - Infrastruktura sifatida xizmat (IaaS), Platforma sifatida xizmat (PaaS), va Dasturiy ta'minot sifatida xizmat (SaaS). Har bir turining o'ziga xos xususiyatlari va qo'llanilish sohalari mavjud.
Virtualizatsiya: Bu texnologiya bulutli hisoblashning asosiy tarkibiy qismidir. Virtualizatsiya yordamida bir nechta operatsion tizimlarni bir xil fizik serverda ishlash imkoniyatini beradi.
Tarmoq va Xavfsizlik: Bulutli hisoblashda ma'lumotlar markazlari orqali uzatiladi, shuning uchun tarmoq tizimlari va xavfsizlikni tushunish muhimdir.
Ma'lumotlar Bazasi Bilimi: Bulutli ilovalar ko'pincha turli xil ma'lumotlar bazalaridan foydalanadi, shu sababli SQL kabi so'rovlarni bajarish tizimlari bilan tanish bo'lish kerak.
Dasturlash Ko'nikmalari: Bulutli platformalarda dasturiy echimlar yaratish uchun dasturlash tillarini (masalan, Python, Java) bilish foydali bo'ladi.
DevOps va Avtomatlashtirish: Bulutli hisoblashda dasturiy ta'minotni ishlab chiqish jarayonlarini avtomatlashtirish va boshqarish usullarini bilish zarur.
Bulutli Xizmatlarni Taqdim Etuvchi Kompaniyalar: Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform kabi yirik bulutli xizmatlar taqdim etuvchilari haqida ma'lumotga ega bo'lish.
Miqyoslash va Resurslarni Boshqarish: Bulutli ilovalar uchun resurslarni samarali boshqarish va ularni talabga qarab miqyoslashni tushunish muhimdir.
Bu sohalarda bilim va ko'nikmalarni oshirish, sizga bulutli hisoblash sohasida muvaffaqiyatli faoliyat yuritishga yordam beradi.
@FlutterDasturchi
5. Blockchain Technology(blockchain texnologiyasi)ni o'rganish uchun quyidagi asosiy tushunchalar va ko'nikmalar talab etiladi:
Basics of Cryptography: Blockchain texnologiyasi kriptografiyaga asoslangan. Ma'lumotlarni shifrlash va xavfsizlik protokollarini tushunish muhimdir.
Programming Language Knowledge: Blockchain dasturlarini yaratish uchun, odatda, JavaScript, Python, Solidity (Ethereum uchun ishlatiladigan til) kabi dasturlash tillarini bilish kerak.
Network Protocols: Blockchain, tarmoq texnologiyasiga asoslangan bo'lib, shuning uchun tarmoq protokollari va ularning ishlash prinsiplarini tushunish muhimdir.
Database Knowledge: Blockchain, ma'lumotlar bazasi texnologiyasining bir turi hisoblanadi. Shu sababli, ma'lumotlar bazalarining asosiy tushunchalarini bilish foydali bo'ladi.
Consensus Algorithms: Blockchain tizimlari konsensus algoritmlariga tayanadi. Masalan, Proof of Work (PoW) yoki Proof of Stake (PoS) kabi algoritmlarni tushunish muhimdir.
Smart Contracts: Ethereum kabi blockchain platformalari smart shartnomalarni qo'llab-quvvatlaydi. Ushbu shartnomalar tuzilishini va ishlash prinsiplarini bilish kerak.
Keeping Up with Technological Advances: Blockchain sohasi tez rivojlanib bormoqda. Shuning uchun, sohada bo'layotgan o'zgarishlar va yangiliklardan xabardor bo'lish muhim.
Practical Exercises and Projects: Nazariy bilimdan tashqari, amaliy tajriba ham muhim. Kichik blockchain loyihalarini amalga oshirish orqali ko'proq tajriba to'plash mumkin.
Security Concepts: Blockchain tizimlarida xavfsizlik juda muhimdir. Shuning uchun, kiberxavfsizlik asoslari va blockchain tizimlarini himoya qilish usullarini o'rganish kerak.
User Interface and System Design: Foydalanuvchilarga blockchain asosidagi ilovalarni taqdim etishda, foydalanuvchi interfeysi va tizim dizayni bilan ishlash ko'nikmalari ham kerak bo'ladi.
Bu tushunchalar va ko'nikmalar, blockchain texnologiyasini chuqurroq o'rganish uchun zarur bo'lgan asosiy bilimlardir.
@FlutterDasturchi
Basics of Cryptography: Blockchain texnologiyasi kriptografiyaga asoslangan. Ma'lumotlarni shifrlash va xavfsizlik protokollarini tushunish muhimdir.
Programming Language Knowledge: Blockchain dasturlarini yaratish uchun, odatda, JavaScript, Python, Solidity (Ethereum uchun ishlatiladigan til) kabi dasturlash tillarini bilish kerak.
Network Protocols: Blockchain, tarmoq texnologiyasiga asoslangan bo'lib, shuning uchun tarmoq protokollari va ularning ishlash prinsiplarini tushunish muhimdir.
Database Knowledge: Blockchain, ma'lumotlar bazasi texnologiyasining bir turi hisoblanadi. Shu sababli, ma'lumotlar bazalarining asosiy tushunchalarini bilish foydali bo'ladi.
Consensus Algorithms: Blockchain tizimlari konsensus algoritmlariga tayanadi. Masalan, Proof of Work (PoW) yoki Proof of Stake (PoS) kabi algoritmlarni tushunish muhimdir.
Smart Contracts: Ethereum kabi blockchain platformalari smart shartnomalarni qo'llab-quvvatlaydi. Ushbu shartnomalar tuzilishini va ishlash prinsiplarini bilish kerak.
Keeping Up with Technological Advances: Blockchain sohasi tez rivojlanib bormoqda. Shuning uchun, sohada bo'layotgan o'zgarishlar va yangiliklardan xabardor bo'lish muhim.
Practical Exercises and Projects: Nazariy bilimdan tashqari, amaliy tajriba ham muhim. Kichik blockchain loyihalarini amalga oshirish orqali ko'proq tajriba to'plash mumkin.
Security Concepts: Blockchain tizimlarida xavfsizlik juda muhimdir. Shuning uchun, kiberxavfsizlik asoslari va blockchain tizimlarini himoya qilish usullarini o'rganish kerak.
User Interface and System Design: Foydalanuvchilarga blockchain asosidagi ilovalarni taqdim etishda, foydalanuvchi interfeysi va tizim dizayni bilan ishlash ko'nikmalari ham kerak bo'ladi.
Bu tushunchalar va ko'nikmalar, blockchain texnologiyasini chuqurroq o'rganish uchun zarur bo'lgan asosiy bilimlardir.
@FlutterDasturchi
👍1
Birorta sayt yoki tizim qilganingizdan keyin xavfsizligini qanchalik kuchli qilingan bo'lmasin ba'zida boshqa taraflardan yo'l ochiq qoladi, masalan serverni havaskor bilim bilan sozlangan bo'lsa shunchaki google amakidan so'rab olib saytingizdan ma'lumotlar chiqib ketishi yoki buzib kirishlari mumkin. Quyida shunga o'xshash bir qancha so'rovlarni ko'rib chiqamiz.
Wordpressda qilingan saytlarning ma'lumotlar ombori sozlamari (database config)dan nusxa
"define('DB_USER'," "define('DB_PASSWORD'," ext:txt
FTP papkalarni qidirish uchun
intitle:“index of” inurl:ftp
Elektron manzillarni qidirish uchun.
filetype:xls inurl:“email.xls”
Sozlamalar saqlanadigan .env fayllarni qidirish
filetype:env “DB_PASSWORD”
Loglar va parollarni qidirish uchun
allintext:password filetype:log
Ochiq holda turgan kameralarni qidirish uchun
inurl:top.htm inurl:currenttime
@FlutterDasturchi
Wordpressda qilingan saytlarning ma'lumotlar ombori sozlamari (database config)dan nusxa
"define('DB_USER'," "define('DB_PASSWORD'," ext:txt
FTP papkalarni qidirish uchun
intitle:“index of” inurl:ftp
Elektron manzillarni qidirish uchun.
filetype:xls inurl:“email.xls”
Sozlamalar saqlanadigan .env fayllarni qidirish
filetype:env “DB_PASSWORD”
Loglar va parollarni qidirish uchun
allintext:password filetype:log
Ochiq holda turgan kameralarni qidirish uchun
inurl:top.htm inurl:currenttime
@FlutterDasturchi
Google Dorking - Google Hacking sifatida ham tanilgan, bu standart qidiruv so'rovlari orqali Internetda mavjud bo'lmagan ma'lumotlarni topish uchun ilg'or qidiruv operatorlaridan foydalanadigan usul.
Ushbu strategiya qidiruv natijalari ichida ma'lum matn qatorlarini topish uchun Google qidiruv algoritmlari xususiyatlaridan foydalanadi. Shunisi qiziq-ki, "xakerlik" atamasi noqonuniy faoliyatni anglatsa-da, Google Dorking butunlay qonuniydir va ko'pincha xavfsizlik mutaxassislari o'z tizimlaridagi zaifliklarni aniqlash uchun foydalanadilar.
@FlutterDasturchi
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
1. Razvedka(Reconnaissance): nishon haqida razvedka ma'lumotlarini yig'ish.
2. Scanning(Skanerlash): maqsadni o'rganish, havolalarni bosish, masofaviy skanerlash vositalaridan foydalanish.
3. Kirish imkoniyati(Gaining access): kirish uchun maqsaddan faol foydalanish.
4. Kirish imkoniyatini saqlab qolish(Maintaining access): Agar ulanish uzilib qolsa yoki keyinroq qaytishni xohlasangiz, nishonga osongina qayta ulanish usulini o'rnatish.
5. Yo'llarni tozalash(Clearing tracks): nishondan izsiz chiqish, barcha ekspluatatsiyalar va orqa kirish yo'llarini olib tashlash, jurnallarni tozalash.
Yuqoridagi 1-bosqichni amalga oshirish uchun Google dorking-dan foydalanishingiz mumkin.
Diqqat: Qidiruv natijalarini bosganingizdan so'ng, ma'lumotlarni yuboring yoki tegishli ruxsatlarsiz havolalarga kirasiz, siz 2-bosqichga kirasiz va qonun bilan jazolanadigan kompyuter jinoyatlari uchun javobgar bo'lishingiz mumkin. Bunga biz javobgar bo'lmaymiz.
@FlutterDasturchi
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
Google Dorking texnikasi birinchi navbatda ma'lum qidiruv operatorlaridan foydalanishni o'z ichiga oladi. Quyida eng ko'p ishlatiladigan usullardan ba'zilari:
- Fayl turi: Bu operator muayyan fayl turlarini qidiradi. Masalan, `filetype:pdf` PDF-fayllarni qaytaradi.
- Inurl: `inurl:` operatori sahifaning URL-manzilidagi aniq so'zlarni topish uchun ishlatilishi mumkin. Masalan, "inurl:login" URL manzilida "login" bilan sahifalarni qaytaradi.
- Intext:
intext: operatori yordamida siz veb-sahifa tarkibidan ma`lum matnni qidirishingiz mumkin. Masalan, "intext:"parol"" "parol" so'zini o'z ichiga olgan sahifalarni beradi.- Intitle:
intitle: operatori veb-sahifa sarlavhasida aniq atamalarni qidirish uchun ishlatiladi. Masalan, "intitle:"index of"' katalog ro'yxati yoqilgan veb-serverlarni ko'rsatishi mumkin.- Havola:
link: operatoridan ma`lum bir URL manziliga havola qilingan sahifalarni topish uchun foydalanish mumkin. Masalan, "link:example.com" misol.com saytiga bog'langan sahifalarni topadi.- Sayt:
site: operatori ma`lum bir sayt ichida qidirish imkonini beradi. Masalan, “site:example.com” example.com ichida qidiradi.Ushbu usullar ma'lumot to'plash uchun kuchli vositadir va ulardan mas'uliyat bilan foydalanish kerak. Yuqoridagilarni ishlatish bo'yicha keyingi darslarda harakat qilamiz.
@FlutterDasturchi
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Kiberxavfsizlik bo'yicha O'zbekiston Respublikasi qonunlarini bilib qo'yish zarar qilmaydi.
https://lex.uz/uz/docs/-5960604
@FlutterDasturchi
https://lex.uz/uz/docs/-5960604
@FlutterDasturchi
👍3