Wenn Sie Interesse daran haben, eine praktische Arbeit (Forschungsmodul, Praxismodul, Projektmodul) durchzuführen oder Ihre Bachelorarbeit oder Masterarbeit an unserem Lehrstuhl zu schreiben, würden wir uns über eine E-Mail von Ihnen freuen. Da wir aktuell noch ein kleines Team sind und uns um eine intensive und hochqualitative Betreuung bemühen, betreuen wir nur eine begrenzte Anzahl von Arbeiten gleichzeitig.

Aktuell können wir leider keine weitere Betreuung anbieten.

• Session QoE
  Erweiterung und Durchführung einer subjektiven Nutzerstudie um den Einfluss von verschiedenen Stimuli auf die overall Session QoE eines Nutzers anhand von Content und Dauer der Session zu bestimmen.
   
• Investigating Fundamental Differences between Web Browsing and Video Streaming Quality of Experience
  Erstellung und Durchführung einer subjektiven Nutzerstudie um den Unterschied der Wahrnehmung zwischen Web- und Video-Content zu bestimmen.
   
• Design and Evaluation of Subjective Methodologies to Assess QoE Fairness
  Erstellung und Auswertung einer Umfrage zur QoE-Fairness. Hierbei soll mittels einer subjektiven Umfrage bestimmt werden, was Fairness im Internet zwischen verschiedenen Applikationen von verschiedenen Nutzern bedeutet.
   
• Active Measurements for the Assessment of Educational Web Services QoS and QoE
  Hierbei werden typische studentische Aktivitäten, wie beispielsweise die Nutzung von Digicampus, Web-Browsing, Messaging oder Social Media, automatisiert auf einem Laptop oder Smartphone durchgeführt, um die WLAN-Leistung innerhalb eines Hörsaals zu bestimmen.
   
• Validation of a Python-based Video Streaming QoE Simulation with Paired Experiments
  In dieser Arbeit soll eine bereits programmierte Bottleneck-Link Simulation validiert werden.
   
• Historical vs Peer Baseline: A Comparison in User and Entity Behaviour Analytics for Zero Trust Networks using Machine Learning (collaboration with genua GmbH)
  In dieser Arbeit soll, in Kooperation mit einem regionalen Partner (genua GmbH aus Kirchheim bei München), eine auf Machine Learning basierte Anomalieerkennung anhand eines industriellen Datensatzes entwickelt werden.

2024

Masterarbeiten:

• Design and Evaluation of Active-Learning-based Network Intrusion Detection Systems

  Student: Leo Stumpf B.Sc.
  Betreuer: Johannes Schleicher M.Sc.

Bachelorarbeiten:

• Assessing the Quality of Experience of Short Video Services using Crowdsourcing Studies
  Student: Alperen Sayin
  Betreuer: Filip Simonovski M.Sc.
   
• Understanding the Influence of Session and Stimuli Characteristics on Webs Session QoE
  Student: Johannes Bulun
  Betreuer: Johannes Schleicher M.Sc.