/* General Body and Container Styles for Responsiveness and Aesthetics */
body {
font-family: ‘Segoe UI’, Tahoma, Geneva, Verdana, sans-serif;
margin: 0;
padding: 0;
background-color: #f8f9fa; /* Light background */
color: #333;
line-height: 1.7;
text-align: right; /* RTL */
}
.container {
max-width: 1000px;
margin: 0 auto;
padding: 20px;
background-color: #ffffff; /* White content background */
box-shadow: 0 0 15px rgba(0, 0, 0, 0.05);
border-radius: 8px;
direction: rtl; /* Ensure RTL */
}

/* Heading Styles */
h1 {
font-size: 38px; /* Larger for H1 */
font-weight: bold;
color: #0056b3; /* Darker blue for H1 */
text-align: center;
margin-bottom: 35px;
padding-bottom: 15px;
border-bottom: 3px solid #007bff; /* Blue underline */
line-height: 1.3;
}
h2 {
font-size: 28px; /* For H2 */
font-weight: bold;
color: #007bff; /* Primary blue for H2 */
margin-top: 45px;
margin-bottom: 25px;
border-bottom: 2px solid #e0e0e0;
padding-bottom: 10px;
}
h3 {
font-size: 22px; /* For H3 */
font-weight: bold;
color: #343a40; /* Dark grey for H3 */
margin-top: 30px;
margin-bottom: 15px;
}

/* Paragraph and Text Styles */
p {
margin-bottom: 1em;
text-align: justify;
}
strong {
color: #0056b3;
}
ul {
list-style-type: square;
margin-right: 25px;
padding-right: 0;
margin-bottom: 1em;
}
ul li {
margin-bottom: 0.5em;
}

/* Table Styles */
table {
width: 100%;
border-collapse: collapse;
margin: 30px 0;
background-color: #fdfdfd;
box-shadow: 0 2px 8px rgba(0,0,0,0.05);
border-radius: 8px;
overflow: hidden; /* For rounded corners */
}
th, td {
border: 1px solid #dee2e6;
padding: 15px;
text-align: right;
}
th {
background-color: #007bff;
color: #ffffff;
font-weight: bold;
font-size: 1.1em;
}
tr:nth-child(even) {
background-color: #f2f2f2;
}
tr:hover {
background-color: #e9ecef;
}

/* Infographic Alternative Styles */
.infographic-section {
display: flex;
flex-wrap: wrap;
justify-content: center; /* Center items for larger screens */
gap: 20px;
margin: 40px 0;
padding: 20px;
background-color: rgba(0, 123, 255, 0.05); /* Light blue tint background */
border-radius: 10px;
}
.infographic-item {
flex: 1 1 calc(33% – 40px); /* 3 items per row on large screens */
min-width: 280px; /* Minimum width for items */
background-color: #ffffff;
border: 1px solid #cfe2ff;
border-radius: 12px;
padding: 25px;
text-align: center;
box-shadow: 0 4px 15px rgba(0, 0, 0, 0.08);
transition: transform 0.3s ease, box-shadow 0.3s ease;
max-width: 30%; /* Limit max width for better layout on wider screens */
}
.infographic-item:hover {
transform: translateY(-5px);
box-shadow: 0 8px 25px rgba(0, 0, 0, 0.12);
}
.infographic-item .icon {
font-size: 3.5em; /* Larger icon size */
margin-bottom: 15px;
color: #007bff;
display: block; /* Ensures icon is on its own line */
line-height: 1; /* Adjust line height for icon */
}
.infographic-item h4 {
font-size: 1.4em;
color: #0056b3;
margin-bottom: 10px;
font-weight: bold;
}
.infographic-item p {
font-size: 1.0em;
color: #555;
line-height: 1.6;
text-align: center; /* Center text within item */
}

/* Responsive Adjustments */
@media (max-width: 768px) {
h1 { font-size: 30px; margin-bottom: 25px; }
h2 { font-size: 24px; margin-top: 35px; margin-bottom: 20px; }
h3 { font-size: 19px; margin-top: 25px; margin-bottom: 12px; }
.container {
padding: 15px;
margin: 10px; /* Smaller margin on smaller screens */
}
.infographic-item {
flex: 1 1 calc(100% – 20px); /* 1 item per row on small screens */
max-width: 90%; /* Adjust max width for mobile */
margin: 10px auto; /* Center items if one per row */
}
th, td {
padding: 10px; /* Smaller padding in table */
font-size: 0.9em;
}
}
@media (max-width: 480px) {
h1 { font-size: 26px; margin-bottom: 20px; }
h2 { font-size: 22px; margin-top: 30px; margin-bottom: 15px; }
h3 { font-size: 18px; margin-top: 20px; margin-bottom: 10px; }
body { font-size: 0.95em; }
.container { padding: 10px; }
.infographic-item { padding: 20px; }
.infographic-item .icon { font-size: 3em; }
.infographic-item h4 { font-size: 1.3em; }
}

موضوعات جدید پایان نامه رشته فناوری اطلاعات گرایش سامانه های شبکه + 113عنوان بروز

مقدمه: افق‌های نوین در سامانه های شبکه

رشته فناوری اطلاعات، به ویژه گرایش سامانه‌های شبکه، همواره در خط مقدم تحولات تکنولوژیک قرار داشته است. با ظهور مفاهیم نوینی همچون هوش مصنوعی، اینترنت اشیا، بلاکچین، و شبکه‌های 5G و 6G، چشم‌انداز پژوهش در این حوزه دستخوش تغییرات بنیادین شده است. انتخاب موضوع پایان‌نامه مناسب در این گرایش، نیازمند درک عمیق از روندهای جاری، چالش‌های پیش‌رو و فرصت‌های نوظهور است. هدف این مقاله، ارائه یک دیدگاه جامع و علمی برای دانشجویان و پژوهشگران به منظور شناسایی و انتخاب موضوعات پژوهشی به‌روز و ارزشمند در زمینه سامانه‌های شبکه است.

روندهای کلیدی و چالش‌های پژوهشی در سامانه های شبکه

تحولات اخیر در حوزه فناوری اطلاعات، مسیرهای جدیدی را برای پژوهش در سامانه‌های شبکه گشوده است. در ادامه به مهم‌ترین این روندها و چالش‌های مرتبط با آن‌ها می‌پردازیم:

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در شبکه (AI/ML in Networking)

ادغام هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) در معماری و مدیریت شبکه، انقلابی در بهینه‌سازی، امنیت و اتوماسیون ایجاد کرده است. شبکه‌های خودکار، پیش‌بینی‌کننده و خودترمیم‌شونده، افق‌های جدیدی را در مدیریت ترافیک، تخصیص منابع، تشخیص نفوذ و بهینه‌سازی عملکرد شبکه باز کرده‌اند. چالش‌ها شامل نیاز به داده‌های بزرگ برای آموزش مدل‌ها، مسائل مربوط به تفسیرپذیری مدل‌های AI و مقیاس‌پذیری در شبکه‌های بزرگ است.

• بهینه‌سازی ترافیک و مسیریابی: استفاده از ML برای پیش‌بینی الگوهای ترافیک و تنظیم دینامیک مسیرها.
• مدیریت منابع شبکه: تخصیص هوشمند پهنای باند و منابع محاسباتی با استفاده از AI.
• تشخیص نفوذ و حملات سایبری: مدل‌های یادگیری عمیق برای شناسایی الگوهای غیرعادی و حملات.
• شبکه‌های خودکار (Self-Organizing Networks – SON): طراحی و پیاده‌سازی شبکه‌هایی که قادر به خودمدیریتی و خودبهینه‌سازی هستند.

امنیت سایبری پیشرفته و حریم خصوصی در شبکه

با گسترش حملات سایبری پیچیده و افزایش نگرانی‌ها در مورد حریم خصوصی داده‌ها، امنیت شبکه به یک حوزه حیاتی برای پژوهش تبدیل شده است. امنیت اینترنت اشیا (IoT)، کاربرد بلاکچین در تقویت امنیت، چالش‌های امنیتی در شبکه‌های 5G/6G و پتانسیل رمزنگاری کوانتومی، از جمله موضوعات داغ این حوزه هستند.

• امنیت اینترنت اشیا (IoT Security): مقابله با آسیب‌پذیری‌های دستگاه‌های متصل و شبکه‌های آن‌ها.
• بلاکچین برای امنیت شبکه: استفاده از دفتر کل توزیع‌شده برای تقویت احراز هویت، مدیریت هویت و امنیت داده‌ها.
• امنیت شبکه‌های 5G/6G: چالش‌های امنیتی ناشی از معماری‌های جدید، مجازی‌سازی و محاسبات لبه.
• رمزنگاری و امنیت کوانتومی: بررسی تأثیر محاسبات کوانتومی بر رمزنگاری فعلی و توسعه روش‌های مقاوم در برابر کوانتوم.

اینترنت اشیا صنعتی و شبکه‌های حسی (IIoT & Sensor Networks)

اینترنت اشیا صنعتی (IIoT) با کاربردهای خود در اتوماسیون صنعتی، شهرهای هوشمند و سلامت دیجیتال، نیازمند شبکه‌هایی با قابلیت اطمینان بالا، تأخیر کم و امنیت قوی است. مدیریت داده‌های حجیم تولید شده توسط حسگرها و بهینه‌سازی مصرف انرژی در شبکه‌های حسی بی‌سیم، از جمله مسائل مهم پژوهشی هستند.

• مدیریت داده‌های حجیم IoT: جمع‌آوری، پردازش و تحلیل کارآمد داده‌های حسگرها.
• قابلیت اطمینان و تحمل‌پذیری خطا در IIoT: طراحی شبکه‌هایی که در برابر اختلالات مقاوم باشند.
• بهینه‌سازی مصرف انرژی در شبکه‌های حسگر بی‌سیم (WSN): افزایش طول عمر دستگاه‌ها با روش‌های ارتباطی کارآمد.

شبکه‌های تعریف شده با نرم‌افزار (SDN) و مجازی‌سازی توابع شبکه (NFV)

SDN و NFV با جداسازی صفحه کنترل از صفحه داده و مجازی‌سازی توابع شبکه، انقلابی در مدیریت و انعطاف‌پذیری شبکه ایجاد کرده‌اند. این فناوری‌ها امکان اتوماسیون، مقیاس‌پذیری و ارائه سرویس‌های نوآورانه را فراهم می‌آورند. پژوهش‌ها بر روی بهبود عملکرد، امنیت و مدیریت این شبکه‌ها متمرکز هستند.

• بهینه‌سازی عملکرد SDN/NFV: کاهش تأخیر و افزایش توان عملیاتی.
• امنیت در معماری‌های SDN/NFV: مقابله با آسیب‌پذیری‌های جدید ناشی از مجازی‌سازی.
• مدیریت منابع و ارکستراسیون (Orchestration): خودکارسازی استقرار و مدیریت سرویس‌ها.

محاسبات لبه (Edge Computing) و محاسبات مه (Fog Computing)

با نیاز فزاینده به پردازش داده‌ها در نزدیکی منابع تولید (مانند دستگاه‌های IoT)، محاسبات لبه و مه اهمیت زیادی یافته‌اند. این مدل‌های محاسباتی، تأخیر را کاهش داده، پهنای باند شبکه را آزاد کرده و حریم خصوصی را بهبود می‌بخشند. پژوهش‌ها بر روی معماری‌ها، الگوریتم‌های زمان‌بندی و امنیت در این محیط‌ها متمرکز است.

• معماری‌های بهینه برای محاسبات لبه: طراحی ساختارهای کارآمد برای پردازش محلی.
• الگوریتم‌های زمان‌بندی وظایف در لبه: توزیع بهینه بار کاری در منابع محاسباتی لبه.
• امنیت و حریم خصوصی در محاسبات لبه: حفاظت از داده‌ها در محیط‌های توزیع‌شده.

شبکه‌های نسل پنجم و ششم (5G/6G) و فراتر

شبکه‌های 5G با تأخیر فوق‌العاده کم، پهنای باند عظیم و قابلیت اتصال گسترده، بستری برای کاربردهای نوآورانه فراهم آورده‌اند. پژوهش در 6G نیز هم‌اکنون آغاز شده و بر روی شبکه‌های فراگیر هوشمند، ارتباطات فراوان با هوش بالا و کاربردپذیری در محیط‌های پیچیده تمرکز دارد. این حوزه نیازمند پژوهش در معماری‌های جدید، پروتکل‌ها و روش‌های بهینه‌سازی است.

• معماری‌های جدید برای 5G/6G: اسلایسینگ شبکه، محاسبات لبه موبایل (MEC).
• پروتکل‌های ارتباطی و مسیریابی در 5G/6G: بهینه‌سازی برای تأخیر کم و پهنای باند بالا.
• کاربردهای نوآورانه 5G/6G: واقعیت مجازی/افزوده، خودروهای خودران، جراحی از راه دور.

بلاکچین و فناوری دفتر کل توزیع‌شده (DLT) در شبکه

فناوری بلاکچین، به دلیل ماهیت توزیع‌شده، غیرمتمرکز و تغییرناپذیر خود، پتانسیل بالایی در ارتقای امنیت، شفافیت و مدیریت اعتماد در سامانه‌های شبکه دارد. کاربردهای آن در مدیریت هویت، DNS غیرمتمرکز و ایجاد بازارهای انرژی هوشمند، از جمله موضوعات مورد توجه هستند.

• مدیریت هویت مبتنی بر بلاکچین: سیستم‌های احراز هویت غیرمتمرکز.
• امنیت و اعتماد در شبکه‌ها با بلاکچین: افزایش شفافیت و کاهش حملات.
• کاربرد بلاکچین در مدیریت منابع شبکه: تخصیص منابع به صورت عادلانه و شفاف.

شبکه‌های کوانتومی و امنیت کوانتومی

ظهور محاسبات کوانتومی و نظریه اطلاعات کوانتومی، زمینه را برای توسعه شبکه‌های کوانتومی فراهم آورده است. این شبکه‌ها، با بهره‌گیری از اصول مکانیک کوانتومی، امکان ارتباطات امن‌تر و پردازش موازی پیشرفته را فراهم می‌کنند. پژوهش‌ها در این زمینه هنوز در مراحل اولیه بوده و فرصت‌های بی‌نظیری را ارائه می‌دهند.

• اصول و معماری شبکه‌های کوانتومی: طراحی نسل جدید زیرساخت‌های ارتباطی.
• پروتکل‌های توزیع کلید کوانتومی (QKD): پیاده‌سازی و ارزیابی پروتکل‌های امن.
• کاربردهای شبکه‌های کوانتومی: محاسبات ابری کوانتومی، حسگرهای توزیع‌شده کوانتومی.

جدول مقایسه‌ای: رویکردهای سنتی و نوین در پژوهش‌های شبکه

رویکردهای سنتی در پژوهش شبکه	رویکردهای نوین در پژوهش شبکه (تمرکز کنونی)
طراحی و بهینه‌سازی پروتکل‌های لایه‌های OSI/TCP-IP به صورت ایستا	شبکه‌های تعریف شده با نرم‌افزار (SDN) و مجازی‌سازی توابع شبکه (NFV)
مدیریت دستی و ایستا شبکه (Monitoring, Configuration)	شبکه‌های خودکار و هوشمند با استفاده از هوش مصنوعی (AI/ML for NetOps)
امنیت متمرکز مبتنی بر فایروال و IDS/IPS سنتی	امنیت سایبری پیشرفته با بلاکچین، AI و رمزنگاری کوانتومی
شبکه‌های حسگر با تمرکز بر انتقال داده و مصرف انرژی	اینترنت اشیا صنعتی (IIoT) با تأکید بر تأخیر کم و قابلیت اطمینان بالا
مدل‌های محاسبات ابری متمرکز	محاسبات لبه (Edge Computing) و محاسبات مه (Fog Computing)

ستون‌های اصلی پژوهش‌های آینده در شبکه‌های هوشمند

113 عنوان پیشنهادی برای پایان نامه در گرایش سامانه های شبکه

الف. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در شبکه

• 1. طراحی و پیاده‌سازی سیستم تشخیص نفوذ مبتنی بر یادگیری عمیق در شبکه‌های SDN.
• 2. بهینه‌سازی تخصیص منابع در شبکه‌های 5G با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری تقویتی.
• 3. پیش‌بینی ترافیک شبکه با مدل‌های ترکیبی LSTM و Transformer برای مراکز داده.
• 4. توسعه یک سیستم خودکار مدیریت کیفیت سرویس (QoS) در شبکه‌های وایرلس با هوش مصنوعی.
• 5. شناسایی حملات DDoS در شبکه‌های IoT با استفاده از یادگیری ماشین فدرال.
• 6. ارزیابی کاربرد شبکه‌های عصبی گراف (GNN) در تحلیل توپولوژی و بهینه‌سازی مسیریابی شبکه.
• 7. طراحی چارچوبی برای شبکه‌های خودترمیم‌شونده مبتنی بر یادگیری عمیق در محیط ابری.
• 8. استفاده از یادگیری تقویتی برای زمان‌بندی وظایف در محیط محاسبات لبه.
• 9. تحلیل و پیش‌بینی مصرف انرژی در دستگاه‌های IoT با ML برای بهینه‌سازی شبکه.
• 10. توسعه مدل‌های ML برای شناسایی رفتارهای غیرعادی کاربران در شبکه‌های سازمانی.
• 11. بهبود کارایی فایروال‌های نسل بعدی با هوش مصنوعی.
• 12. یک رویکرد مبتنی بر هوش مصنوعی برای بهینه‌سازی انتقال و مدیریت داده در IIoT.
• 13. تشخیص بدافزارهای رمزنگاری‌کننده (Ransomware) در جریان ترافیک شبکه با یادگیری عمیق.
• 14. بهینه‌سازی پارامترهای ارتباطی در شبکه‌های ماهواره‌ای با AI.
• 15. مدیریت پویا و خودکار سیاست‌های امنیتی در SDN با استفاده از یادگیری ماشین.

ب. امنیت سایبری پیشرفته و حریم خصوصی

• 16. طراحی پروتکل احراز هویت سبک و امن برای دستگاه‌های IoT در محیط‌های صنعتی.
• 17. پیاده‌سازی یک سیستم مدیریت هویت غیرمتمرکز برای شبکه‌های سازمانی مبتنی بر بلاکچین.
• 18. تحلیل آسیب‌پذیری‌ها و ارائه راهکارهای امنیتی برای شبکه‌های Slicing در 5G.
• 19. توسعه چارچوبی برای اشتراک‌گذاری اطلاعات تهدیدات سایبری با استفاده از بلاکچین.
• 20. بررسی روش‌های رمزنگاری پساکوانتومی (Post-Quantum Cryptography) برای امنیت شبکه‌های آینده.
• 21. تشخیص ناهنجاری در ترافیک شبکه با استفاده از یادگیری ماشین در یک محیط امن.
• 22. طراحی مکانیزم‌های حفظ حریم خصوصی برای جمع‌آوری داده‌ها در شبکه‌های حسگر هوشمند.
• 23. امنیت ارتباطات درون خودرویی (V2X) با استفاده از فناوری بلاکچین و رمزنگاری.
• 24. مقایسه و ارزیابی فایروال‌های مبتنی بر SDN و راهکارهای سنتی در مقابله با حملات پیشرفته.
• 25. استفاده از یادگیری فدرال (Federated Learning) برای تشخیص نفوذ با حفظ حریم خصوصی.
• 26. امنیت داده‌های پزشکی در شبکه‌های سلامت هوشمند با استفاده از DLT.
• 27. تحلیل و کاهش حملات ساید چنل (Side-Channel Attacks) در دستگاه‌های شبکه.
• 28. طراحی یک سیستم مدیریت کلید امن برای شبکه‌های کوانتومی.
• 29. امنیت لایه فیزیکی در شبکه‌های بی‌سیم با استفاده از تکنیک‌های MIMO.
• 30. چارچوب امنیتی برای محاسبات ابری چندگانه (Multi-Cloud) با تکیه بر رمزنگاری هم‌ریخت.

ج. اینترنت اشیا صنعتی و شبکه‌های حسی (IIoT & Sensor Networks)

• 31. طراحی پروتکل مسیریابی با انرژی کارآمد برای شبکه‌های حسگر بی‌سیم در محیط‌های دشوار.
• 32. توسعه یک معماری IIoT برای پایش وضعیت ماشین‌آلات صنعتی با حداقل تأخیر.
• 33. جمع‌آوری و تحلیل داده‌های حسگر در شهرهای هوشمند با استفاده از محاسبات لبه.
• 34. بهبود قابلیت اطمینان و تحمل خطا در شبکه‌های حسگر پزشکی بی‌سیم (WBAN).
• 35. بهینه‌سازی الگوریتم‌های تجمع داده (Data Aggregation) در شبکه‌های حسگر IoT.
• 36. کاربرد شبکه‌های مبتنی بر LoRaWAN برای پایش محیطی در کشاورزی هوشمند.
• 37. توسعه یک سیستم مدیریت و نمایش بلادرنگ داده‌های حسگر برای سیستم‌های آبیاری هوشمند.
• 38. امنیت لایه کاربرد در IIoT با استفاده از رمزنگاری سبک‌وزن.
• 39. طراحی و ارزیابی پروتکل‌های MAC برای ارتباطات Massive IoT در 5G.
• 40. مدل‌سازی و شبیه‌سازی شبکه‌های حسگر زیر آب برای کاربردهای اقیانوس‌شناسی.
• 41. مدیریت هوشمند انرژی در گره‌های حسگر با برداشت انرژی (Energy Harvesting).
• 42. کاربرد IIoT در بهینه‌سازی زنجیره تأمین و لجستیک.
• 43. تشخیص ناهنجاری در داده‌های حسگرهای صنعتی با استفاده از یادگیری عمیق.
• 44. طراحی یک سیستم هشدار اولیه برای حوادث صنعتی با IIoT.
• 45. پیاده‌سازی یک پلتفرم باز برای ادغام و مدیریت دستگاه‌های IoT از تولیدکنندگان مختلف.

د. شبکه‌های تعریف شده با نرم‌افزار (SDN) و مجازی‌سازی توابع شبکه (NFV)

• 46. بهینه‌سازی جایگذاری تابع شبکه مجازی (VNF) در محیط‌های NFV با استفاده از الگوریتم‌های فراابتکاری.
• 47. طراحی کنترل‌کننده SDN مقاوم در برابر حملات سایبری.
• 48. ارتقاء عملکرد SDN با استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری (FPGA/GPU).
• 49. مدیریت کیفیت سرویس (QoS) پویا در شبکه‌های SDN/NFV برای کاربردهای بلادرنگ.
• 50. توسعه یک چارچوب برای امنیت End-to-End در سرویس‌های Slice شده 5G با SDN/NFV.
• 51. خودکارسازی استقرار و مدیریت سرویس‌های شبکه (Network Slicing) با Orchestration.
• 52. بررسی روش‌های بهینه‌سازی مصرف انرژی در دیتاسنترهای مبتنی بر SDN.
• 53. طراحی یک سیستم تشخیص نفوذ برای کنترل‌کننده‌های SDN با یادگیری ماشین.
• 54. پیاده‌سازی و ارزیابی Load Balancing در محیط SDN برای ترافیک وب.
• 55. مجازی‌سازی توابع امنیتی (Security Functions Virtualization) در NFV.
• 56. مدیریت خودکار خطاهای شبکه در SDN با استفاده از هوش مصنوعی.
• 57. طراحی و پیاده‌سازی یک پلتفرم آزمایشگاهی برای SDN/NFV.
• 58. بهینه‌سازی مسیریابی در شبکه‌های تعریف شده با نرم‌افزار مبتنی بر OpenFlow.
• 59. چالش‌های مقیاس‌پذیری و عملکرد کنترل‌کننده‌های SDN در شبکه‌های بزرگ.
• 60. ادغام SDN و بلاکچین برای ایجاد یک چارچوب امنیتی توزیع شده.

ه. محاسبات لبه (Edge Computing) و محاسبات مه (Fog Computing)

• 61. الگوریتم‌های زمان‌بندی وظایف با تأخیر کم در معماری محاسبات لبه موبایل (MEC).
• 62. طراحی یک معماری امن و مقاوم برای محاسبات لبه در محیط‌های IoT صنعتی.
• 63. بهینه‌سازی مصرف انرژی در گره‌های لبه با استفاده از هوش مصنوعی.
• 64. استفاده از بلاکچین برای مدیریت اعتماد و امنیت داده‌ها در محاسبات لبه.
• 65. پیاده‌سازی و ارزیابی یک سیستم تشخیص چهره بلادرنگ با محاسبات لبه.
• 66. مدیریت منابع محاسباتی و شبکه در سیستم‌های ترکیبی Cloud-Edge.
• 67. طراحی چارچوبی برای پردازش داده‌های حسگرهای خودروهای خودران در لبه شبکه.
• 68. چالش‌های حریم خصوصی در محاسبات لبه برای داده‌های حساس.
• 69. بهبود عملکرد بازی‌های آنلاین با کاهش تأخیر از طریق محاسبات لبه.
• 70. طراحی یک پلتفرم توسعه برنامه برای محیط‌های محاسبات لبه.
• 71. زمان‌بندی وظایف با در نظر گرفتن تحمل خطا در محاسبات مه.
• 72. ادغام محاسبات لبه با شبکه‌های 5G برای کاربردهای AR/VR.
• 73. امنیت سرویس‌های توزیع شده در محیط محاسبات لبه.
• 74. بهینه‌سازی ذخیره‌سازی داده در گره‌های لبه با استفاده از الگوریتم‌های فشرده‌سازی.
• 75. کاربرد محاسبات لبه در سیستم‌های نظارت تصویری هوشمند.

و. شبکه‌های نسل پنجم و ششم (5G/6G) و فراتر

• 76. طراحی و ارزیابی پروتکل‌های مسیریابی برای ارتباطات وسیله به همه چیز (V2X) در 5G.
• 77. مدیریت دینامیک اسلایسینگ شبکه در 5G برای پاسخگویی به تقاضاهای مختلف سرویس.
• 78. استفاده از هوش مصنوعی برای بهینه‌سازی پوشش و ظرفیت در شبکه‌های 5G.
• 79. معماری‌های جدید برای شبکه‌های 6G با تمرکز بر ارتباطات حسی (Haptic Communications).
• 80. امنیت و حریم خصوصی در شبکه‌های Massive MIMO و ارتباطات میلی‌متری.
• 81. پیاده‌سازی و ارزیابی Mobile Edge Computing (MEC) در شبکه‌های 5G.
• 82. کاربرد شبکه‌های 5G در جراحی از راه دور و تله‌مدیسین.
• 83. طراحی پروتکل‌های جدید برای شبکه‌های با فرکانس‌های تراهرتز (THz) در 6G.
• 84. بهینه‌سازی مصرف انرژی در ایستگاه‌های پایه 5G با یادگیری ماشین.
• 85. مدل‌سازی و شبیه‌سازی تأخیر فوق‌العاده کم (URLLC) در شبکه‌های 5G.
• 86. چالش‌ها و راهکارهای امنیتی برای ارتباطات کوانتومی در بستر 6G.
• 87. طراحی پروتکل‌های MAC برای ارتباطات درون هواپیما (Air-to-Air) در آینده.
• 88. استفاده از Reconfigurable Intelligent Surfaces (RIS) برای افزایش پوشش در 6G.
• 89. کاربرد بلاکچین برای مدیریت تراکنش‌های خرد در شبکه‌های 5G.
• 90. بهبود قابلیت اطمینان ارتباطات 5G برای کاربردهای کنترل صنعتی.

ز. بلاکچین و فناوری دفتر کل توزیع‌شده (DLT) در شبکه

• 91. طراحی یک سیستم DNS غیرمتمرکز و امن با استفاده از بلاکچین.
• 92. مدیریت اعتماد و شهرت در شبکه‌های هوشمند با استفاده از DLT.
• 93. کاربرد بلاکچین برای ایجاد بازارهای انرژی همتا به همتا (P2P) در شبکه‌های هوشمند.
• 94. بهینه‌سازی مکانیزم‌های اجماع بلاکچین برای کاربرد در شبکه‌های کم‌توان (Low-Power Networks).
• 95. سیستم‌های رأی‌گیری الکترونیکی امن و شفاف مبتنی بر بلاکچین در شبکه.
• 96. مدیریت مجوزهای دسترسی در شبکه‌های سازمانی با استفاده از قراردادهای هوشمند.
• 97. بررسی مقیاس‌پذیری بلاکچین برای حجم بالای تراکنش‌ها در شبکه‌های IoT.
• 98. استفاده از بلاکچین در ردیابی و مدیریت زنجیره تأمین داده.
• 99. طراحی یک معماری پرداخت خرد (Micropayment) مبتنی بر بلاکچین برای سرویس‌های شبکه.
• 100. بهبود امنیت و شفافیت در سیستم‌های احراز هویت مرکزی با DLT.
• 101. کاربرد بلاکچین در مدیریت پهنای باند و منابع در شبکه‌های P2P.
• 102. مدل‌سازی حملات 51 درصدی و راهکارهای مقابله در بلاکچین‌های شبکه.
• 103. مدیریت حقوق دیجیتال (DRM) با استفاده از فناوری بلاکچین.

ح. موضوعات ترکیبی و متفرقه

• 104. ادغام SDN، NFV و محاسبات لبه برای بهینه‌سازی عملکرد و امنیت شبکه‌های آینده.
• 105. طراحی سیستم‌های تشخیص نفوذ چندلایه برای شبکه‌های 5G با AI و بلاکچین.
• 106. کاربرد هوش مصنوعی و بلاکچین در بهینه‌سازی و امنیت شبکه‌های حسگر کوانتومی.
• 107. توسعه مدل‌های شبیه‌سازی پیشرفته برای ارزیابی عملکرد شبکه‌های هوشمند.
• 108. شبکه‌های بیومتریک امن و غیرمتمرکز با استفاده از DLT.
• 109. بهینه‌سازی مصرف انرژی در دیتاسنترها با ادغام SDN و یادگیری ماشین.
• 110. سیستم‌های خبره برای عیب‌یابی خودکار در شبکه‌های بزرگ.
• 111. طراحی و پیاده‌سازی یک شبیه‌ساز شبکه‌های کوانتومی برای پژوهشگران.
• 112. کاربرد شبکه‌های مبتنی بر نام (NDN) در معماری‌های جدید اینترنت.
• 113. چالش‌ها و فرصت‌های استفاده از متاورس در زیرساخت‌های شبکه.

نکات کلیدی در انتخاب و اجرای پایان نامه

انتخاب یک موضوع مناسب برای پایان‌نامه، اولین و شاید مهم‌ترین گام در مسیر پژوهش است. برای موفقیت در این راه، توجه به نکات زیر ضروری است:

• نوآوری و اصالت: سعی کنید موضوعی را انتخاب کنید که دارای جنبه‌های نوآورانه باشد و به دانش موجود در حوزه خود بیفزاید.
• علاقه شخصی و تخصص: موضوعی را برگزینید که به آن علاقه دارید و با دانش و مهارت‌های شما همخوانی داشته باشد. این امر به حفظ انگیزه شما کمک شایانی می‌کند.
• منابع و امکانات: اطمینان حاصل کنید که منابع لازم (نرم‌افزار، سخت‌افزار، داده‌ها و …) برای انجام پژوهش شما قابل دسترس هستند.
• مشاوره با اساتید: از تجربیات و راهنمایی‌های اساتید خود نهایت بهره را ببرید. آن‌ها می‌توانند شما را در انتخاب مسیر درست یاری دهند.
• بررسی ادبیات پیشین: مطالعه عمیق مقالات و پایان‌نامه‌های مرتبط به شما کمک می‌کند تا شکاف‌های پژوهشی را شناسایی کرده و از تکرار کارهای قبلی پرهیز کنید.
• کاربردپذیری و تأثیر علمی: موضوعاتی را انتخاب کنید که علاوه بر داشتن ارزش علمی، پتانسیل کاربرد عملی نیز داشته باشند و بتوانند به حل مسائل واقعی کمک کنند.

نتیجه‌گیری

گرایش سامانه‌های شبکه در رشته فناوری اطلاعات، به دلیل پویایی و ارتباط تنگاتنگ آن با زندگی روزمره و پیشرفت‌های صنعتی، همواره محلی برای نوآوری و پژوهش‌های عمیق بوده است. روندهای اخیر نظیر هوش مصنوعی، 5G/6G، امنیت سایبری پیشرفته و بلاکچین، افق‌های جدیدی را برای دانشجویان و پژوهشگران گشوده‌اند. با انتخاب هوشمندانه و با برنامه ریزی دقیق، می‌توان با بهره‌گیری از فرصت‌های موجود، پایان‌نامه‌هایی با ارزش علمی بالا و تأثیرگذار در این حوزه ارائه داد. امید است این مقاله، راهنمای مفیدی برای انتخاب موضوعات بروز و جذاب در مسیر پژوهش شما باشد.