TÁVKÖZLÉSI ÉS MÉDIAINFORMATIKAI TANSZÉK
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem - Villamosmérnöki és Informatikai Kar

Témák listája

Resource allocation strategies in 5G/6G networks
The topic focuses on resource allocation in 5G and beyond networks, including cost efficiency, energy efficiency, user assignment, and network slicing.
Témavezető: Fayad Abdulhalim
Routing and Spectrum Allocation with Protection in Elastical Optical Networks
Elastical Optical Networks (EONs) have gotten a lot of attention in the previous ten years, and they're emerging as a promising answer for next-generation optical networks. In elastic optical networks, protection is a critical issue of resilience (EONs). As a result, our goal is to reduce spectrum utilization as much as possible with protection.
Routing and Spectrum Allocation with Protection in Elastical Optical Networks
Elastical Optical Networks (EONs) have gotten a lot of attention in the previous ten years, and they're emerging as a promising answer for next-generation optical networks. In elastic optical networks, protection is a critical issue of resilience (EONs). As a result, our goal is to reduce spectrum utilization as much as possible with protection.
Speaker Adaptation Based deep neural network - Text to Speech Synthesis
Speech processing has attracted the interest of both scholars and industry during the last few decades. The technique of converting text into artificial speech is known as speech synthesis. It can be utilized in a blind person's speech monitoring system, a web browser, mobile phones, PCs, and laptops. Nowadays, every effort is taken to generate as natural a synthesized sound as possible. Our project aims to create a speaker adaption model that uses a Deep Neural Network to synthesize speech. The project will be completed using Merlin (a speech synthesis toolkit that uses neural networks to create speech).
Témavezető: Mandeel Ali Raheem
Speaker Adaptation based Text to Speech Synthesis
Speech is the most natural mode of communication. Speech synthesis is converting the text to speech like a human. One challenge of modeling this process is the lack of data resources. Speaker adaptation is one of these solutions. With the speaker adaptation, we train a model with big data and then adapt it to a limited target speaker. Speaker adaptation could also be beneficial with speech communication for the speech-impaired. The student is asked to develop/modify a model to do a speaker adaptation method. Basic programming knowledge is necessary, and machine learning / deep learning experience is beneficial. For BSc/MSc students
Témavezető: Mandeel Ali Raheem
Speaker Verification using Convolutional Neural Networks
Examine the application of a convolutional neural network (CNN) in conjunction with conventional methodologies for speaker verification, within the context of utilizing low-resource datasets and diverse linguistic contexts.
Témavezető: Abed Mohammed Hamzah
TCP measurement based on NS3
• Polish the student’s knowledge on C++ language. • Install NS3 and learn about the NS3 environment, which is an open-source, discrete-event network simulator, which is used by research and educational purposes. • Learn about the different TCP models in NS3. • Understand the tutorial example codes of the NS3 such as first.cc, second.cc etc. • Learn about the Congestion Control Algorithms. • Do some measurements in Transmission Control Protocol TCP based on the NS3
Témavezető: Jagmagji Ahmed Samir
TCP measurement based on NS3 with investigating different Network scenarios
The main goals of this project are to learn about the different TCP models in NS3, learn about Congestion Control Algorithms, discover the NS3 environment, do some measurements in TCP based on the NS3, and investigate the ability of the Network Simulator software (NS3) for applying different computer network environments. At the end of the project, the student will be able to write his own code on NS3 or merge the available example codes of NS3 to apply different network scenarios.
Témavezető: Jagmagji Ahmed Samir
The efficiency of TCP Congestion Control Algorithms: A Comparative performance Evaluation Study
Previous and current networking paradigms always introduced new technologies incorporated in various applications over the internet. Some of them demand high transmission throughput or low delay, which led to new issues since it increased the traffic over the internet. Congestion refers to the issue where the processing is slower than the receiving rate. Such an issue causes packet loss and, in some cases, collapses the whole network. Thus, it is crucial to address such problems by implementing a congestion control algorithm to handle such cases. No congestion control mechanism was implemented in the original standardized TCP design. Later, new mechanisms were designed, such as slow start, congestion avoidance, additive increase, multiplicative decrease, etc. Finally, new variants of TCP appeared to manage the congestion window differently, such as TCP Tahoe, Reno, NewReno, Vegas, Hybla, etc. This project aims to implement the specified TCP variants and analyze their performance in different network conditions to create a comprehensive and generalized idea regarding their performance.
Témavezető: Zubaydi Haider
Valós idejű DDoS detekció és mitigáció
Az adatközpontoknak és internetes adatcserélő-központoknak egyre nagyobb kihívást jelent a folyamatosan növekvő Quality of Service (QoS) igények kielégítésé. Ezt tovább nehezíti az a szolgáltatókra nehezedő teher, amit az infrastruktúrát célzó kibertámadások jelentenek. Ezek a támadások nagy spektrumot lefednek technológia háttér és komplexitás tekintetében; különösen nagy erőforrásokat igényel a DDoS (Distributed Denial of Service) támadások kivédése. Bár ilyesfajta támadások már évtizedek óta léteznek, viszont az IoT- (Internet of Things)és mobiltelefon-alapú botnetek elterjedésével olyan ütőképességre tettek szert, ami tíz éve elképzelhetetlen volt. Már kis szolgáltatóknál is mindennaposak a 100Gbps sávszélességű támadások. Ezeknek a támadásoknak a detektálásában és mitigálásában nagyon komoly kutatási potenciál van, mivel a jelenlegi megoldások döntő többsége „erőből” (nagyon sok processzor felhasználásával) és szoftver-alapú megoldásokkal működik. A DDoS-támadások sávszélessége azonban 5 nagyságrenddel gyorsabban növekedett az elmúlt 20 évben, mint a processzorok órajel -frekvenciája; emiatt a piacvezető gyártók és kutatók lépés hátrányba kerültek. A piacvezető Netscout Arbor-nak nincs 100Gbps interface-cel rendelkező terméke, míg a Cisco legmagasabb kategóriájú tűzfala is összesen 1x100Gbps kezelésére alkalmas - és arra is csak úgy, hogy a minimálisan szükséges feature-set van bekapcsolva rajta. Mindezekkel szemben a hardver-támogatott megoldások gyorsabban és hatékonyabban képesek a nagy tömegű támadásokat észlelni, mint szoftveres társaik. A hardveres támogatású DDoS-detekció lényege a forgalmi minták anomália-detekciója; ráadásul a párhuzamos feldolgozási architektúra miatt a detekció nem másodpercekben vagy percekben, hanem órajel-ciklusokban mérhető. Az FPGA-alapú hálózati hardveres gyorsítók elérhetősége jelentősen nőtt az elmúlt évtizedben.
Témavezető: Nagy Balázs