Student Računarskog fakulteta Andreja Radosavljević je u ponedeljak, 25. avgusta 2025. godine odbranio diplomski rad na temu Real-time detekcija anomalija u strimovanim podacima pred komisijom koju su činili mentor dr Miloš Radenković i član dr Milan Vidaković.
U apstraktu svog rada Andreja je istakao:
Ovaj rad obrađuje problem real-time detekcije anomalija u strimovanim podacima sa posebnim fokusom na implementaciju u Apache Spark Structured Streaming okruženju. U savremenim informacionim sistemima, pravovremeno prepoznavanje odstupanja od očekivanog ponašanja ključno je za očuvanje bezbednosti, pouzdanosti i kvaliteta usluga u domenima kao što su finansije, mrežna sigurnost, industrijska proizvodnja i zdravstvo. Rad daje pregled teorijskih osnova detekcije anomalija, klasifikaciju pristupa (nadgledani, nenadgledani, polu-nadgledani) i tipologiju anomalija (tačkaste, kontekstualne, kolektivne), uz mapiranje ovih koncepata na odgovarajuće Spark obrasce, API-je i arhitekture.
…
Zaključno, uspešna real-time detekcija anomalija u strimovanim podacima u Spark Structured Streaming-u zavisi od istovremenog upravljanja trima ključnim osama:
- Adaptacija — održavanje relevantnosti modela pod konceptnim driftom.
- Kalibracija — dinamičko podešavanje pragova i kontrola lažnih alarma.
-
Objašnjivost — transparentno i stabilno tumačenje odluka.
Ovako postavljen pristup omogućava izgradnju reproduktivnih, skalabilnih i regulatorno
usklađenih sistema koji ne samo da otkrivaju anomalije, već i pružaju jasan kontekst i podršku
za pravovremeno delovanje. – zaključio je Andreja.
Fotografije sa odbrane dostupne su u galeriji.