Студент Рачунарског факултета Андреја Радосављевић је у понедељак, 25. августа 2025. године одбранио дипломски рад на тему Real-time детекција аномалија у стримованим подацима пред комисијом коју су чинили ментор др Милош Раденковић и члан др Милан Видаковић.
У апстракту свог рада Андреја је истакао:
Овај рад обрађује проблем реал-тиме детекције аномалија у стримованим подацима са посебним фокусом на имплементацију у Apache Spark Structured Streaming окружењу. У савременим информационим системима, правовремено препознавање одступања од очекиваног понашања кључно је за очување безбедности, поузданости и квалитета услуга у доменима као што су финансије, мрежна сигурност, индустријска производња и здравство. Рад даје преглед теоријских основа детекције аномалија, класификацију приступа (надгледани, ненадгледани, полу-надгледани) и типологију аномалија (тачкасте, контекстуалне, колективне), уз мапирање ових концепата на одговарајуће Spark обрасце, API-је и архитектуре.
…
Закључно, успешна real-time детекција аномалија у стримованим подацима у Spark Structured Streaming-u зависи од истовременог управљања трима кључним осама:
- Адаптација — одржавање релевантности модела под концептним дрифтом.
- Калибрација — динамичко подешавање прагова и контрола лажних аларма.
- Објашњивост — транспарентно и стабилно тумачење одлука.
Овако постављен приступ омогућава изградњу репродуктивних, скалабилних и регулаторно
усклађених система који не само да откривају аномалије, већ и пружају јасан контекст и подршку
за правовремено деловање. – закључио је Андреја.
Фотографије са одбране доступне су у галерији.