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 |