۱. امنیت شبکه و حفاظت از دادهها در محیطهای ابری (Cloud Security)
بیان مسأله:
با رشد روزافزون خدمات ابری، حفاظت از دادهها و امنیت شبکهها یک چالش حیاتی است. مشکلاتی مانند دسترسی غیرمجاز، نشت داده و حملات سایبری پیچیده، سازمانها و کاربران را تهدید میکند.
یکی از مسائل پژوهشی، توسعه الگوریتمها و سیستمهای هوشمند برای شناسایی و پیشگیری از حملات سایبری در محیطهای ابری است.
تحقیقات تحصیلات تکمیلی میتواند بر طراحی مدلهای امن مبتنی بر رمزنگاری، یادگیری ماشین و مدیریت دسترسی تمرکز کند تا امنیت و اطمینان در فضای ابری افزایش یابد.
۲. اینترنت اشیا و شبکههای هوشمند (IoT & Smart Networks)
بیان مسأله:
گسترش اینترنت اشیا موجب تولید حجم عظیمی از دادهها و افزایش پیچیدگی شبکهها شده است. چالشهای اصلی شامل مدیریت انرژی، پهنای باند، هماهنگی بین دستگاهها و امنیت شبکه هستند.
یکی از موضوعات پژوهشی، طراحی معماری و الگوریتمهای بهینه شبکه IoT برای افزایش کارایی و کاهش تأخیر است.
دانشجویان میتوانند با ترکیب روشهای مدیریت داده، تحلیل پیشبینی و امنیت شبکه، راهکارهای عملی و نوآورانه ارائه دهند.
۳. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در تحلیل دادههای بزرگ (Big Data & AI)
بیان مسأله:
با افزایش حجم دادهها و پیچیدگی اطلاعات، تحلیل دقیق و استخراج دانش ارزشمند از دادهها یک چالش مهم در فناوری اطلاعات است.
یکی از مسائل کلیدی پژوهشی، توسعه الگوریتمهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای تحلیل دادههای بزرگ، افزایش دقت پیشبینی و بهینهسازی تصمیمگیری است.
پژوهشهای تحصیلات تکمیلی میتواند بر طراحی چارچوبهای پردازش توزیعشده و الگوریتمهای یادگیری عمیق برای تحلیل دادهها تمرکز کند.
۴. رایانش ابری و پردازش توزیعشده (Cloud & Distributed Computing)
بیان مسأله:
افزایش نیاز به منابع محاسباتی و دادههای بزرگ، موجب توجه به رایانش ابری و سیستمهای پردازش توزیعشده شده است. چالشهای اصلی شامل بهینهسازی منابع، مقیاسپذیری، کاهش تأخیر و اطمینانپذیری است.
یکی از مسائل پژوهشی، توسعه الگوریتمهای مدیریت منابع و توزیع کارآمد دادهها در محیطهای ابری است.
دانشجویان میتوانند با ترکیب الگوریتمهای هوشمند و مدلهای پیشبینی، عملکرد سیستمهای توزیعشده را بهبود دهند.
۵. واقعیت مجازی، واقعیت افزوده و فناوریهای تعاملی (VR/AR & Interactive Technologies)
بیان مسأله:
استفاده از فناوریهای واقعیت مجازی و افزوده در آموزش، صنایع و خدمات تعاملی در حال افزایش است، اما چالشهایی مانند پردازش دادههای سنگین، تعامل طبیعی کاربر و بهینهسازی تجربه وجود دارد.
یکی از موضوعات پژوهشی، طراحی الگوریتمهای پردازش گرافیکی و سیستمهای هوشمند برای بهبود تعامل و تجربه کاربری است.
پژوهشهای تحصیلات تکمیلی میتواند بر بهینهسازی رابط کاربری، پردازش دادهها و تحلیل تجربه کاربری در محیطهای VR/AR تمرکز کند تا کاربردهای عملی و علمی این فناوریها گسترش یابد.
رشته مهندسی فناوری اطلاعات (IT Engineering)،
پروپوزال خلاصهشده شامل:
-
سؤال پژوهش (RQ)
-
فرضیات پژوهش (Hypotheses)
-
مدل مفهومی (Conceptual Model)
-
ماتریس مرور پیشینه (Literature Review Matrix)
📊 پروپوزالهای خلاصه مهندسی فناوری اطلاعات
۱. امنیت شبکه و حفاظت از دادهها در محیطهای ابری (Cloud Security)
RQ: چگونه میتوان امنیت دادهها و شبکههای ابری را با استفاده از الگوریتمهای هوشمند و مدلهای پیشبینی بهبود داد؟
فرضیات:
-
الگوریتمهای یادگیری ماشین قادر به شناسایی حملات سایبری پیشرفته هستند.
-
رمزنگاری پیشرفته و مدیریت دسترسی موجب افزایش امنیت دادهها میشود.
مدل مفهومی:
خطرات سایبری → الگوریتمهای حفاظتی → مدیریت دسترسی و رمزنگاری → امنیت دادهها
ماتریس مرور پیشینه:
| نویسنده | سال | یافته اصلی | شکاف پژوهش |
|---------|-----|------------|-------------|
| Hashizume | 2013 | چالشهای امنیت ابری | نیاز به مدلهای هوشمند |
| Subashini | 2011 | امنیت داده در محیط ابری | محدودیت در تشخیص حملات پیچیده |
| Student | 2025 | الگوریتم هوشمند امنیت | افزایش دقت و واکنش سریع |
۲. اینترنت اشیا و شبکههای هوشمند (IoT & Smart Networks)
RQ: چگونه میتوان عملکرد و امنیت شبکههای IoT را با الگوریتمهای بهینه و مدیریت انرژی افزایش داد؟
فرضیات:
-
الگوریتمهای هوشمند مدیریت داده و انرژی عملکرد شبکه IoT را بهبود میبخشند.
-
معماری بهینه شبکه موجب کاهش تأخیر و افزایش پهنای باند میشود.
مدل مفهومی:
دستگاههای IoT → مدیریت داده و انرژی → شبکه هوشمند → عملکرد و امنیت بهبود یافته
ماتریس مرور پیشینه:
| نویسنده | سال | یافته اصلی | شکاف پژوهش |
|---------|-----|------------|-------------|
| Atzori | 2010 | معرفی مبانی IoT | نیاز به معماری بهینه |
| Gubbi | 2013 | معماری و مدیریت شبکه | محدودیت امنیت و پهنای باند |
| Student | 2025 | الگوریتم بهینه IoT | بهبود عملکرد و امنیت |
۳. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در تحلیل دادههای بزرگ (Big Data & AI)
RQ: چگونه میتوان با الگوریتمهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، تحلیل دادههای بزرگ و پیشبینی دقیق را بهینه کرد؟
فرضیات:
-
الگوریتمهای یادگیری عمیق قابلیت پردازش دادههای حجیم و پیچیده را دارند.
-
چارچوبهای توزیعشده موجب افزایش سرعت و دقت تحلیل دادهها میشوند.
مدل مفهومی:
دادههای بزرگ → الگوریتمهای AI/ML → تحلیل دقیق → تصمیمگیری بهینه
ماتریس مرور پیشینه:
| نویسنده | سال | یافته اصلی | شکاف پژوهش |
|---------|-----|------------|-------------|
| Dean & Ghemawat | 2008 | معماری MapReduce | محدودیت دادههای پیچیده |
| Chen | 2014 | الگوریتمهای Big Data | نیاز به پردازش سریعتر |
| Student | 2025 | الگوریتمهای یادگیری توزیعشده | تحلیل دقیق و سریع دادهها |
۴. رایانش ابری و پردازش توزیعشده (Cloud & Distributed Computing)
RQ: چگونه میتوان با الگوریتمهای هوشمند و مدلهای پیشبینی، عملکرد سیستمهای پردازش توزیعشده و رایانش ابری را بهبود داد؟
فرضیات:
-
الگوریتمهای مدیریت منابع موجب افزایش مقیاسپذیری و کاهش تأخیر میشوند.
-
مدلسازی هوشمند توزیع دادهها کارایی سیستم را بهبود میدهد.
مدل مفهومی:
رایانش ابری → مدیریت منابع و دادهها → پردازش توزیعشده → عملکرد بهینه
ماتریس مرور پیشینه:
| نویسنده | سال | یافته اصلی | شکاف پژوهش |
|---------|-----|------------|-------------|
| Buyya | 2009 | اصول رایانش ابری | نیاز به مدیریت منابع هوشمند |
| Armbrust | 2010 | پردازش توزیعشده | محدودیت در کاهش تأخیر |
| Student | 2025 | الگوریتم هوشمند مدیریت منابع | بهبود عملکرد سیستم |
۵. واقعیت مجازی، واقعیت افزوده و فناوریهای تعاملی (VR/AR & Interactive Technologies)
RQ: چگونه میتوان تجربه کاربری در محیطهای VR/AR را با الگوریتمهای هوشمند و پردازش دادههای سنگین بهبود داد؟
فرضیات:
-
الگوریتمهای پردازش گرافیکی پیشرفته تعامل طبیعی کاربر را بهبود میدهند.
بهینهسازی دادههای سنگین موجب کاهش تأخیر و افزایش کارایی محیط VR/AR میشود.
مدل مفهومی:
دادههای VR/AR → الگوریتمهای پردازش → تعامل کاربر بهبود یافته → کاربردهای هوشمند
ماتریس مرور پیشینه:
| نویسنده | سال | یافته اصلی | شکاف پژوهش |
|---------|-----|------------|-------------|
| Milgram & Kishino | 1994 | چارچوب واقعیت افزوده | محدودیت تعامل طبیعی |
| Azuma | 1997 | اصول VR/AR | پردازش دادههای سنگین |
| Student | 2025 | الگوریتمهای پیشرفته VR/AR | بهبود تجربه کاربری و تعامل |
