Offene Themen für Bachelor- und Master-Arbeiten

Contact: anika.seufert@informatik.uni-wuerzburg.de -- Inhalt: Der weltweite Videoverkehr hat in den letzten Jahren dramatisch zugenommen. Mit diesem rasanten Wachstum steigt auch das Interesse am Anwendungsverhalten von Video-Streaming-Diensten und dem daraus resultierenden Benutzererlebnis. Um mit Hilfe von objektiven Parametern (wie z. B. der Anzahl an Stalling Events oder Qualitätswechseln) die Zufriedenheit der Endnutzer (QoE) abzuschätzen, gibt es in der Literatur zahlreiche Modelle. Ziel dieser Arbeit ist es daher, einen Überblick über die Gemeinsamkeiten aber auch Unterschiede dieser QoE-Modelle zu bekommen. Dazu sollen mehrere Modelle implementiert werden und anhand verschiedenener subjektiver Video-Streaming-Datensätze verglichen werden. -- Abstract: Global video traffic has increased dramatically in recent years. With this rapid growth, there is also increasing interest in the application behavior of video streaming services and the resulting user experience (QoE). In order to estimate end-user satisfaction using objective parameters (such as the number of stalling events or quality changes), there are numerous models in the literature which can be used. Therefore, the goal of this thesis is to get an overview of the similarities but also differences of these QoE models. For this purpose, several models will be implemented and compared using different subjective video streaming datasets.

Ziel der Arbeit ist es eine Methodik zu entwickeln, um Mobilität in einem LoRaNetz zu bestimmen.

In recent years, Software-Defined Networking (SDN) emerged as an innovative network architecture and gained increasing popularity due to its centralized network management. However, this central point induces a potential bottleneck and possible single-point-of-failure to the network. Therefore, so-called distributed architectures come into play, which keep the logical view centralized, but physically distributed. The goal of this thesis is to evaluate two opposing approaches and predict their performance via Machine Learning (ML). The simulation will be conducted on basis of a preexisting framework based on OMNeT++, which already implements two distributed SDN-architectures, ready for simulation.

The classification of application-behavior via ML is a well-studied topic. For the most part, however, only the classification of highly-varying applications has been conducted, i.e., applications that differ greatly from each other and thus, are easily differentiable. The goal of this thesis is the generation of a small and manually created data set, containing communication traffic not only from highly-varying applications, but also applications from the same family (e.g., different VoIP applications). In the next step, the classification of these similar applications is evaluated. Another possible subtask may be the classification of different versions of the same application. Especially this last subtask is an interesting aspect for detecting unpatched applications, and thus, possible weak points in a system.

The acquisition of adequate data is a crucial concern for Machine Learning (ML) and especially network security. Throughout the years, many publicly available data sets were released. One of the most cited data sets in this regard are the KDD-CUP-99 data set and its variation NL-KDD. Both suffer from obvious problems, like the age and imbalanced composition of the data. However, newer data sets have been created, e.g., through real-world measurements, simulation or a hybrid form of both. The goal of this thesis is to evaluate a variety of data sets on their own, but also compare them concerning their intercompatibility regarding training and testing for ML. This also includes the analysis of various factors, such as the underlying network structure (e.g., size and type), temporal classification and induced traffic (e.g., type of traffic and attacks or network load).

Kontakt/Contact: anika.seufert@informatik.uni-wuerzburg.de -- Inhalt: WhatsApp ist eine der beliebtesten mobilen Instant Messaging (MIM)-Anwendungen. Aufgrund von MIM-Anwendungen hat sich die Art und Weise, wie wir kommunizieren, drastisch verändert. Dennoch gibt es nur sehr wenige Studien über die Quality of Experience (QoE) und deren Einflussfaktoren. Das Ziel dieser Arbeit ist es daher, die QoE von MIM-Anwendungen zu evaluieren. Dazu wird eine Web-MIM-Applikation entworfen, um verschiedene mögliche Einflussfaktoren auf die QoE zu simulieren (z.B. Bildladezeiten). Anschließend wird eine subjektive Nutzerstudie durchgeführt und QoE-Bewertungen zur simulierten Verschlechterung gesammelt und ausgewertet. -- Abstract: WhatsApp is one of the most popular mobile instant messaging (MIM) applications. Due to MIM applications, the way we communicate has changed drastically. Nevertheless, there are very few studies about its Quality of Experience (QoE) and possible influence factors. Thus, the goal of this work is to evaluate the QoE MIM apps. Therefore, a web MIM application will be designed to simulate different possible influence factors on the QoE (e.g., image load times). Afterwards, a subjective user study will be conducted and QoE ratings on the simulated degradation will be collected and evaluated.

Contact/Kontakt: michael.seufert@uni-wuerzburg.de --- Abstract: In this thesis, an existing framework for subjective QoE studies shall be modified. Several QoE study shall be implemented and conducted, which compare and investigate in detail the fundamental perception of web browsing and video streaming. The results of the QoE studies shall be evaluated. --- In dieser Arbeit soll ein existierendes Framework für subjektive Befragungen zur QoE modifiziert werden. Es sollen einige QoE Studien implementiert und durchgeführt werden, die die fundamentale Wahrnehmung von Webbrowsing und Videostreaming vergleichen und im Detail untersuchen. Die Ergebnisse der QoE Studien sollen ausgewertet werden.

Contact/Kontakt: michael.seufert@uni-wuerzburg.de --- Abstract: In this bachelor thesis, transfer learning shall be applied to QoE estimation from monitored encrypted video streaming traffic. Based on an existing data set, several transfer learning methods shall be implemented and their performance shall be compared. --- Inhalt: In dieser Bachelorarbeit soll Transferlernen angewendet werden zur Abschätzung der QoE (Quality of Experience, subjektiv empfundenen Dienstgüte) aus aufgezeichnetem, verschlüsselten Videostreamingverkehr. Basierend auf einem existierenden Datensatz sollen verschiedene Methoden des Transferlernens implementiert werden und ihre Leistungsfähigkeit soll verglichen werden.

Contact: nikolas.wehner@uni-wuerzburg.de The goal of this work is to estimate Web QoE KPIs like the Real-User-Monitoring Speed Index (RUMSI) or Page Load Time (PLT) directly from encrypted network traces using flow-based information only. This requires a reasonable feature extraction and engineering process as well as the use of machine learning techniques. Therefore, different feature sets and models shall be tested, e.g., using the response times of flows and modelling the data as time series. These approaches are however subject to change. The data for this work will be provided.

Contact: anika.seufert@informatik.uni-wuerzburg.de -- Inhalt: Der weltweite Videoverkehr hat in den letzten Jahren dramatisch zugenommen. Mit diesem rasanten Wachstum steigt auch das Interesse am Anwendungsverhalten von Video-Streaming-Diensten und dem daraus resultierenden Benutzererlebnis. Insbesondere besteht die Notwendigkeit, die Auswirkungen der Systemparameter auf die Streaming-Leistung zu verstehen. Daher wurden verschiedene Überwachungsansätze entwickelt, um groß angelegte automatisierte Messungen zu ermöglichen, z. B. Ansätze für Messungen, die direkt auf den Smartphones der Endnutzer laufen, um Einblicke in deren Perspektive auf die Video-Streaming-Qualität zu erhalten. In einigen Fällen liefen die Messungen im Vordergrund und maßen Key Performance Indicators (KPIs), während die Benutzer Videos ansahen. In anderen Fällen wurden die Messungen im Hintergrund durchgeführt, ohne dass der Benutzer dies überhaupt bemerkte. Ziel dieser Arbeit ist es daher, die Frage zu beantworten, ob und inwieweit das Mess-Setup (z. B. Vordergrund oder Hintergrund) das Video-Streaming-Verhalten beeinflusst und ob die Ergebnisse der beiden Methoden vergleichbar sind. -- Abstract: Global video traffic has increased dramatically in recent years. With this rapid growth, there is also increasing interest in the application behavior of video streaming services and the resulting user experience. In particular, there is a need to understand the impact of system parameters on streaming performance. Therefore, various monitoring approaches have been developed to enable large-scale automated measurements, e.g., approaches for measurements running directly on end-users' smartphones to gain insights of their perspective on video streaming quality. In some cases, the measurements ran in the foreground, measuring key performance indicators (KPIs) while users were watching videos. In other cases, the measurements are done in the background without the user even noticing. This work therefore aims to answer the question of whether and to what extent the measurement setup (e.g., foreground or background) affects video streaming behavior and whether the results of the two methods are comparable.

In dieser Arbeit sollen neue Ideen und Konzepte für das HTTP Adaptive Video Streaming à la YouTube und Netflix analysiert und umgesetzt werden. Es sollen Streaming-Plattformen praktisch gemessen werden. Die neuen Konzepte haben zum Ziel das Streaming-Erlebnis zu verbessern und höhere Qualitäten zu liefern. Weitere Details auf Anfrage. Bitte direkt bei mir melden! Florian

Das Ziel der Arbeit ist der Entwurf einer Methodik für die Ressourcenvergabe mittels Distributed Ledger-Verfahren (DLV) (Blockchain) im Netzwerk- und Anwendungsumfeld von Internetdiensten. Ein Beispiel für eine solche Ressourcenvergabe ergibt sich für aktuelle Webdienste wie Netflix. Netflix stellt seinen Dienst aus zahlreichen Einzelkomponenten zusammen: beispielsweise dem Videoplayer und den Videoinhalten. Diese Elemente liegen und werden in verschiedenen Clouds ausgeführt. Netflix muss sich Ressourcen bei verschiedenen Anbietern "zusammenkaufen". Solch ein zusammengestellter Dienst braucht einen Verteilungsalgorithmus, der Komponenten auf Clouds zuordnet. Die Idee in der Arbeit ist zu prüfen in wie fern man Blockchain hierfür nutzen kann, um Ressourcen zu buchen. Aufgaben in der Arbeit wären Konzepte und Ideen abzuleiten, die für die Ressourcenvergabe mittels Blockchain nötig sind. Eine weitere Aufgabe ist eine Literaturrecherche im Umfeld Blockchain.

Kontakt: alexej.grigorjew@uni-wuerzburg.de -- Moderne Systeme enthalten immer mehr Machine-to-Machine (M2M) Kommunikation, welche traditionell durch Bus-Systeme wie CAN und PROFIBUS unterstützt wurden. Neuere Systeme haben jedoch höhere Anforderungen an Bandbreite, Latenz und Zuverlässigkeit, weshalb langsam ein Übergang in Richtung Ethernet-Technologien stattfindet. Daraus entstanden sehr viele verschiedene Technologien, die im Grunde die gleichen Ziele verfolgen, aber untereinander nicht kompatibel sind. Die IEEE Standardisierungsgruppe Time-Sensitive Networking (TSN) versucht, durch diverse Erweiterungen der Ethernet-Standards eine einheitliche Definition der Mechanismen zu bilden. Ein bekannter Mechanismus zur Umsetzung von Echtzeitanforderungen sind Timed Gates. Dabei werden Gate Control Lists konfiguriert, die genau steuern, welcher Port im Netzwerk zu welcher Zeit senden darf, ähnlich wie bei Zugfahrplänen an Bahnhöfen. Oftmals erfolgt diese Konfiguration als globale Netzwerk-weite Optimierung, welche alle Switches genau auf einander abstimmt. Die dazu notwendige Rechenzeit erlaubt die Nutzung aber nur für statische Anwendungszwecke. In dynamischen Szenarien ändern sich die Verkehrsanforderungen regelmäßig, und entscheidungen müssen schneller getroffen werden. Stattdessen können Zeitfenster auch länger geöffnet bleiben, um eine ganze Reihe von Paketen übertragen zu können. Neue Verkehrsströme können dann dynamisch zu diesen Gruppen hinzugefügt werden, solange das Zeitfenster groß genug ist, ohne die Gate Control Lists neu zu berechnen. Sobald das Zeitfenster nicht mehr ausreicht, werden neue Verkehrsanfragen abgelehnt. Je länger ein Zeitfenster aber ist, desto mehr verzögert es jedoch die anderen Gruppen. Die Frage ist also, wie die Effizienz eines gegebenen Netzwerks von den Zeitfenstern abhängt. In dieser Arbeit soll ein kleines Framework geschrieben werden, das für ein gegebenes Netzwerk und für eine gegebene Zeitfensterkonfiguration berechnet, wie viele der Echtzeit-Verkehrsströme darin platziert werden können. In einer Parameterstudie soll damit empirisch ermittelt werden, wie die Effizienz einer Konfiguration von diesen Parametern abhängt.

Kontakt: alexej.grigorjew@uni-wuerzburg.de -- Moderne Systeme enthalten immer mehr Machine-to-Machine (M2M) Kommunikation, welche traditionell durch Bus-Systeme wie CAN und PROFIBUS unterstützt wurden. Neuere Systeme haben jedoch höhere Anforderungen an Bandbreite, Latenz und Zuverlässigkeit, weshalb langsam ein Übergang in Richtung Ethernet-Technologien stattfindet. Daraus entstanden sehr viele verschiedene Technologien, die im Grunde die gleichen Ziele verfolgen, aber untereinander nicht kompatibel sind. Die IEEE Standardisierungsgruppe Time-Sensitive Networking (TSN) versucht, durch diverse Erweiterungen der Ethernet-Standards eine einheitliche Definition der Mechanismen zu bilden. Ein solcher Mechanismus, der Echtzeit-Garantien ermöglicht, lautet Asynchronous Traffic Shaping (ATS). Zur Einhaltung der Garantien sind außerdem Reservierungsprotokolle im Einsatz. Ein neuer Echtzeit-Datenstrom sendet seine Anforderungen an das Netzwerk und wird entweder angenommen oder abgelehnt, je nach vorhandenen Ressourcen. Dabei geht es nicht nur um Bandbreite, sondern z.B. auch um Warteschlangenlängen und Prioritäten. Formeln zur Berechnung der Latenz existieren bereits in der Literatur. Diese sind jedoch von Natur aus ineffizient bei Datenströmen, die sehr selten senden (~ 1 Mal pro Sekunde). Sie verbrauchen ähnlich viele Warteschlangen-Ressourcen wie häufig sendende Ströme (~ 1 Mal pro Millisekunde), benötigen aber natürlich viel weniger Bandbreite. So kann eine Ablehnung schon dann erfolgen, wenn eigentlich kaum Verkehr fließt. Hier soll Stream Aggregation ansetzen. Viele sehr kleine Datenströme werden zu einem größeren Strom mit etwas höherer Bandbreite zusammengefasst, um die Ressourcen effizienter einsetzen zu können. Für ATS auf der Data-Plane erscheint das Aggregat wie ein einziger Strom. In dieser Arbeit soll ein kleines Framework zur Berechnung der Latenzgarantien in einem gegebenen Netzwerk geschrieben werden. Außerdem soll eine Möglichkeit zur Aggregation mehrerer Ströme eingebaut werden. In der Evaluation soll dann dieses Framework benutzt werden, um für einige Netzwerke exemplarisch die Effizienz mit und ohne Aggregation zu vergleichen.

Determining the E2E lag of actions in video games is not trivial since there is no built-in way to grasp the full lag, including that contributed by the input and output. A standardized method is to record both input and output with a high framerate camera and count the frames from a visible input event to the result on screen. Your job is to perform these measurements for different actions in a series of games, and examine the overhead game streaming generates for them. Note: It might currently not be possible to perform these experiments, as they rely on a physical testbench.

Kontakt: alexej.grigorjew@uni-wuerzburg.de -- Angestoßen durch neue Anwendungen in den Gebieten Industrie 4.0, autonomes Fahren und in Carrier-Netzwerken steigt der Umfang an Machine-to-Machine (M2M) Kommunikation stetig an. Traditionell wurde diese Kommunikation durch Bus-Systeme wie CAN und PROFIBUS realisiert, um bei niedriger Komplexität gut vorhersagbare Leistung zu erhalten. Neuere Systeme haben jedoch höhere Anforderungen an Bandbreite, Latenz und Zuverlässigkeit, weshalb langsam ein Übergang in Richtung Ethernet-Technologien stattfindet. Daraus entstanden sehr viele verschiedene Technologien, die im Grunde die gleichen Ziele verfolgen, aber untereinander nicht kompatibel sind. Die IEEE Standardisierungsgruppe Time-Sensitive Networking (TSN) versucht nun, durch diverse Erweiterungen der Ethernet-Standards eine einheitliche Definition der Mechanismen zu bilden. Diese Erweiterungen umfassen neue Scheduling-Methoden auf der Data Plane, sowie unterschiedliche Ressourcen-Reservierungsmodelle auf der Control Plane. Zu den interessanten Shapern zählen Priority Transmission, Credit-Based Shaping, Asynchronous Traffic Shaping, Timed Gates und Cyclic Queuing and Forwarding. Die Control Plane ist für die Reservierung von Ressourcen zuständig. Dieser Prozess findet entweder zentral statt (globaler Controller im Netzwerk) oder verteilt (separate Control Plane an jedem Switch). Vorrangiges Ziel ist das Garantieren von maximalen Ende-zu-Ende Latenzen. Neue Verkehrsströme kommunizieren ihre Anforderungen an das Netzwerk, welches die Anfragen entweder annehmen oder ablehnen muss. Dazu werden auf Basis mathematischer Modelle neue Latenzschranken für die aktuelle Situation berechnet. Je nach verwendetem Shaper und Reservierungsprozess kommt dazu ein anderes Berechnungsmodell zum Einsatz. Diese haben jeweils Vor- und Nachteile in unterschiedlichen Szenarien. Ziel dieser Arbeit ist es, jedes Modell in einem kleinen Framework zu implementieren, unterschiedliche Szenarien für die Evaluation zu definieren, und damit einen empirischen Vergleich der jeweiligen Shaper und Prozesse durchzuführen (Parameterstudie). Kernkriterium ist dabei die Effizienz des Netzwerks unter den gegebenen Ressourcen, z.B. gemessen an der Anzahl (oder Bandbreite) von akzeptierten Echtzeit-Verkehrsströmen. Weitere sekundäre Kriterien sind denkbar und repräsentieren einen Trade-Off (Rechenkomplexität, Kosten, ...). Dieser Trade-Off soll in der Evaluation deutlich werdend.

Smart city applications and community LPWAN installations are on the rise and hit practical hurdles and limitations, like the limited unlicensed radio resources ("Tragedy of the Commons"). But how do you provide those communities with accessible information on the network and application health and enable them to manage and improve their network? Our approach is to adopt lessons from other research fields and combine information quality models with geospatial visualizations. Your Task would be to produce produce practical realizations of this approach (in simulation or testbed) and test their feasibility.

Contact: nikolas.wehner@uni-wuerzburg.de In recent years, the Natural Language Processing (NLP) domain has been transformed severely by novel learning mechanisms like attention and novel Deep Learning models like the general Transformer, BERT, and GPT-3. The attention mechanism aligns input sequences with output sequences in a way that the importance of each input element can be estimated for an output element. This limits its applicability not only to NLP, but it could also be a highly interesting concept for the networking domain in general. The novel models like the Transformer make use of attention mechanisms in order to be able to perform for example neural machine translation with high accuracy. In this work, the applicability of the attention mechanism and for example the Transformer model shall be evaluated for the use case of (Web/Video) QoE monitoring. For this work, the data will be provided. The main task is the modelling of the network traces and the optimization of the learning processes. Therefore, various approaches for the modelling and for the feature extraction shall be tested. (Also available as Bachelor's thesis or Praktikum)

In der Arbeit sollen Grundlagen zu Crowdsourcing-basierten 5G-Mobilfunkmessungen erarbeitet werden. Crowdsourcing-basierten 5G-Mobilfunkmessungen sind Messungen, die mit Mobilfunk-Apps oder Internet-Webseiten mit Hilfe eine Masse von Leuten erhoben werden. Diese Messungen sind oft nicht verlässlich und haben je nach Person und Geräte unterschiedliche Qualität.

Zukünftige Netze müssen durch den steigenden Einsatz von Smart City Technologien sowie einer höheren Anzahl an Geräten im Netz durch vermehrten Sensor- und IoT Einsatz angepasst werden. Dafür soll in der Arbeit untersucht werden, wie sich in Zukunft die Verkehrslast verändert. Dies kann mittels Messung, Simulation, oder Analyse betrachtet werden.

Das Ziel der Masterarbeit ist der Entwurf einer Methodik für die Ressourcenvergabe mittels Distributed Ledger-Verfahren (DLV) (Blockchain) im Netzwerk- und Anwendungsumfeld von Internetdiensten. Ein Beispiel für eine solche Ressourcenvergabe ergibt sich für aktuelle Webdienste wie Netflix. Netflix stellt seinen Dienst aus zahlreichen Einzelkomponenten zusammen: beispielsweise dem Videoplayer und den Videoinhalten. Diese Elemente liegen und werden in verschiedenen Clouds ausgeführt. Netflix muss sich Ressourcen bei verschiedenen Anbietern "zusammenkaufen". Solch ein zusammengestellter Dienst braucht einen Verteilungsalgorithmus, der Komponenten auf Clouds zuordnet. Die Idee in der Arbeit ist zu prüfen in wie fern man Blockchain hierfür nutzen kann, um Ressourcen zu buchen. Aufgaben in der Arbeit wären der Aufbau eines experiementellen Blockchain-Testbeds.

In der Masterarbeit soll anhand von bereits vorliegenden Daten die Abdeckung eines LoRaWAN Netzes in Würzburg simuliert werden. Dabei sollen verschiedene Sensor- sowie Verkehrsmuster simuliert werden und der Einfluss auf eine Smart City untersucht werden.

Contact/Kontakt: michael.seufert@uni-wuerzburg.de Title: Transfer Learning for QoE Monitoring of Encrypted Video Streaming Traffic Abstract: This work is focused on Quality of Experience (QoE) monitoring of encrypted video streaming traffic. Here, machine learning based methods are used to estimate QoE metrics based on features or embeddings, which are extracted from the encrypted traffic. While these machine learning models achieve very good performance for a specific training data set, they typically show a worse performance when applied to different data sets. Thus, in this thesis, transfer learning approaches shall be tested and/or developed, which allow the existing models to generalize also over heterogeneous data sets. The performance of the transfer learning approaches shall be evaluated and a methodology for generalizing machine learning based QoE monitoring models shall be developed. Titel: Transferlernen bei der QoE Messung auf verschlüsseltem Videostreamingverkehr Inhalt: Diese Arbeit beschäftigt sich mit der QoE Messung auf verschlüsseltem Videostreamingverkehr. Hierbei werden Methoden des maschinellen Lernens (ML) eingesetzt um QoE-Metriken zu schätzen basierend auf Features oder Embeddings, die aus dem verschlüsselten Verkehr extrahiert werden. Während diese ML-Modelle sehr gute Leistung für spezifische Datensätze zeigen, haben sie typischerweise eine schlechtere Leistung wenn sie auf andere Datensätze angewandt werden. Deshalb sollen in dieser Arbeit Transferlernverfahren getestet und/oder entwickelt werden, die es erlauben, dass die existierenden Modelle auch für heterogene Datensätze verallgemeinert werden können. Die Leistung der Transferlernansätze soll bewertet werden und eine Methodik für die Generalisierung von ML-Modellen für QoE Messungen soll entwickelt werden.

The second wave of cloud gaming services is currently gaining traction. But we are still not sure of the subjective experience of games streamed over these services when compared to them running locally. Your task in this work would be to design the methodology for a crowdsourcing QoE assessment for cloud gaming, execute it and subsequently evaluate its results.

Modern cities have complex interactions of vehicular, pedestrian and wireless networks. Any communal wireless network should strive to fullfil these demands. Your task would be to create a model of the city of Würzburg in SUMO (Simulation of Urban MObility) and OMNeT++ in order to evaluate Würzburg's (wireless) traffic demands and subsequently optimize them.

Contact: nicholas.gray@informatik.uni-wuerzburg.de Firewalls are classical network middle boxes, which are physically implemented within the data path. Following this design pattern causes the network to become inflexible and harder to scale as additional hardware devices have to be deployed whenever the limits of the current configuration are reached, resulting in a high maintenance and requisition cost. Network Function Virtualization (NFV) is a novel paradigm aiming to mitigate these drawbacks by shifting the function of hardware middle boxes to software programs run on Commodity of the Shelf servers. While increasing the network flexibility, it also imposes additional delays on the data path as the complete networking and software stack has to be traversed for each packet. P4 allows the execution and packet matching process on inexpensive, programmable networking cards at line rate. Goal of the thesis is the implementation and evaluation of a distributed stateful firewall based on P4.

Urban environments are the intended use case of LPWAN technologies. But which technology is best suited for a Smart City and large numbers of IoT devices? Your task is to set up a combined simulation environment that implements both LoRaWAN as well as NB-IoT and their respective high-level architectures. This serves as a framework to thoroughly scrutinize these technologies.

Goal of this work is the design and implementation of a web-based application that allows the graphical configuration of service function chains (SFC). An underlying backend (written in R) should then perform detailed performance evaluation (discrete-time modeling, simulation) of the designed SFC and generate several key performance indicators of the system.

Contact/Kontakt: michael.seufert@uni-wuerzburg.de --- Abstract: In this project, several approaches to data augmentation for network traffic traces shall be implemented and evaluated. The goal is to generate synthetic traffic traces, which have almost identical properties to real traffic traces. This allows to reduce the amount of network traffic traces needed to train ML-based models. --- Inhalt: In diesem Praktikum sollen verschiedene Ansätze zur Datenanreicherung von Aufzeichnungen von Netzverkehr implementiert und evaluiert werden. Das Ziel ist es synthetische Verkehrsaufzeichnungen zu erzeugen, die beinahe identische Eigenschaften haben wie echte Verkehrsaufzeichnungen. Dies ermöglicht es die benötigte Menge von Aufzeichnungen von Netzverkehr beim Training von ML-basierten Modellen zu reduzieren.

Contact/Kontakt: michael.seufert@uni-wuerzburg.de --- Abstract: In this project or thesis, a testbed shall be setup. The testbed shall emulate users, which browse web pages or stream videos via a shared link. The competition of the flows on the shared link shall be evaluated based on measurement studies in different scenarios. For this, especially the resulting Quality of Experience (QoE) shall be compared with respect to the used transport protocol, i.e., TCP or QUIC. --- Inhalt: In diesem Praktikum/Arbeit soll ein Testbed aufgebaut werden. Das Testbed soll Nutzer emulieren, die über einen gemeinsamen Link Webseiten browsen oder Videos streaming. Die Konkurrenzsituation auf dem geteilten Link soll mittels Messstudien in verschiedenen Szenarien ausgewertet werden. Dabei soll vor allem die resultierende QoE (Quality of Experience, subjektiv empfundene Dienstgüte) verglichen werden beim Einsatz von unterschiedlichen Transportprotokollen, nämlich TCP und QUIC.

Tcpreplay [1, 2] is a tool to replay and edit so-called "packet captures" (pcaps), i.e., previously recorded network traffic. Originally, Tcpreplay was envisaged for the repeated playback of suspicious or malicious network patterns in the context of network security [2] to train algorithms for the detection of such network attacks. For an improved understanding and evaluation of such usecases, the goal of this student project is the setup of a Tcpreplay server. The functionality of the set up server shall be further extended, so that selected criteria of the pcaps can be edited without changing the resulting application behavior of a connected client. Finally, a validation of the implemented replay-functionality shall be conducted. [1] https://github.com/appneta/tcpreplay [2] https://tcpreplay.appneta.com/

Im Praktikum soll ein Blockchain-Testbed aufgebaut werden. Wichtig ist, dass der Anwendungsfall Ressourcenvergabe in Cloud-Systemen berücksichtigt wird. Hierbei sollen mittels Blockchain Ressourcen gekauft und an Nutzer vergeben werden können. Das Testbed soll verschiedene Orte der Nutzer, die die Blockchain verwenden, abbilden. Hierzu müssen Latenzen zwischen Nutzern emuliert werden.

Contact: nikolas.wehner@uni-wuerzburg.de Abstract: Nowadays, basically all videos are streamed via HTTP Adaptive Streaming (HAS). An important concept in terms of HAS is the Quality of Experience (QoE), which describes how users perceive video streaming. QoE fairness extends the concept of QoE by comparing the QoE of mutliple clients in a shared network. An important component influencing the QoE and consequently the QoE fairness is the HAS adaptation logic, which is responsible for downloading the segments with the goal to obtain the best possible video quality without causing stalling, i.e., playback interruption due to buffer underrun. The goal of this work is to implement an adaptation logic, currently implemented in a simulation, into a real video player and evaluating the QoE and QoE fairness of the adaptation logic when confronted with low-latency situations in real scenarios. (Also available as Bachelor's thesis)

Kontakt/Contact: anika.seufert@informatik.uni-wuerzburg.de -- Inhalt: WhatsApp ist eine der beliebtesten mobilen Instant Messaging (MIM)-Anwendungen. Aufgrund von MIM-Anwendungen hat sich die Art und Weise, wie wir kommunizieren, drastisch verändert. Dennoch gibt es nur sehr wenige Studien über die Quality of Experience (QoE) und deren Einflussfaktoren. Das Ziel dieser Arbeit ist es daher, die QoE von MIM-Anwendungen zu evaluieren. Dazu wird eine Web-MIM-Applikation entworfen, um verschiedene mögliche Einflussfaktoren auf die QoE zu simulieren (z.B. Bildladezeiten). Anschließend wird eine subjektive Nutzerstudie durchgeführt und QoE-Bewertungen zur simulierten Verschlechterung gesammelt und ausgewertet. -- Abstract: WhatsApp is one of the most popular mobile instant messaging (MIM) applications. Due to MIM applications, the way we communicate has changed drastically. Nevertheless, there are very few studies about its Quality of Experience (QoE) and possible influence factors. Thus, the goal of this work is to evaluate the QoE MIM apps. Therefore, a web MIM application will be designed to simulate different possible influence factors on the QoE (e.g., image load times). Afterwards, a subjective user study will be conducted and QoE ratings on the simulated degradation will be collected and evaluated.

Contact/Kontakt: michael.seufert@uni-wuerzburg.de Title: Identifying User Behavior from Encrypted Video Streaming Traffic Abstract: In this work, existing PC- and app-based measurement frameworks have to be modified to conduct video streaming measurements with emulated user interactions. Application and network layer streaming information shall be extracted and analyzed to identify the emulated user interactions from the encrypted streaming traffic. Titel: Indentifizierung von Nutzerverhalten aus verschlüsseltem Videostreaming-Netzwerkverkehr Inhalt: In dieser Arbeit sollen existierende PC- und App-basierte Messframeworks modifiziert werden, um Messungen von Videostreaming durchzuführen und Nutzerinteraktionen zu emulieren. Streaminginformationen sollen auf Applikations- und Netzwerkschicht extrahiert werden, um die emulierten Nutzerinteraktionen aus dem verschlüsselten Videostreaming-Netzwerkverkehr zu identifizieren.

Video games have a long history of often competitive multiplayer modes, supported by various network implementations in their engines. The source code of many of these games has been open sourced over the years, opening their netcode up for examination. Your job is to extract the netcode from some of these games and compare them to each other. We want to find out, how the employed mechanisms have changed over time and how well they would fare in today's environment.

Many new queue management techniques and supporting technologies are currently being developed, standardized and rolled out. CoDel, Cake, PIE, DualPI just to name a few. Your job is to develop a portable virtual environment that allows for realistic tests and comparisons of these methods with automated test suits.