Predavanja možete pratiti i online putem MITEAM stranice Seminara za računarstvo i primenjenu matematiku:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/qGapAHyEBad2FDwXR
PLAN RADA SEMINARA ZA MART 2026. GODINE
Utorak, 03.03.2026. u 14:15, Knez Mihailova 36, sala 301f i
Online
Pavle Subotić, Formal Labs
AUTOMATIC CONFORMANCE TESTING OF BLOCKCHAIN CONSENSUS PROTOCOLS
Modern blockchains increasingly consist of multiple clients that implement a single blockchain protocol. If there is a semantic mismatch between the protocol implementations, the blockchain can permanently split and introduce new attack vectors. Current ad-hoc test suites for client implementations are not sufficient to ensure a high degree of protocol conformance. As an alternative, we present a framework that automatically performs protocol conformance testing using a formal model of the protocol and an implementation running inside a deterministic blockchain simulator. Our framework consists of two complementary workflows that use the components as trace generators and checkers. Our insight is that both workflows are needed to detect all types of violations. We have applied and demonstrated the utility of our framework on an industrial strength consensus protocol.
Utorak, 10.03.2026. u 14:15, Knez Mihailova 36, sala 301f i
Online
Vise autora
JUBILARNI SASTANAK U ČAST AKADEMIKA CVETKOVIĆA
Seminar za računarstvo i primenjenu matematiku ovim sastankom obeležava 85 godina života i 40 godina članstva u SANU akademika Dragoša Cvetkovića. Posle uvoda sa kratkom biografijom akademika Cvetkovića biće emitovan njegov intervju sa autobiografskim podacima iz 2018. godine. Na kraju će se akademik Cvetković obratiti učesnicima Seminara, posle čega će biti upriličeno druženje uz koktel.
Utorak, 17.03.2026. u 14:15, Knez Mihailova 36, sala 301f i
Online
Nevena Čolić, Fakultet organizacionih nauka
IBA-VNS PRISTUP: UNAPREĐENJE MODELA MAŠINSKOG UČENJA U CILJU POVEĆANJA INTERPRETABILNOSTI
Tema istraživanja je uvođenje novog hibridnog IBA-VNS pristupa koji povezuje interpolativnu Bulovu algebru i metodu promenljivih okolina kako bi se povećala interpretabilnost modela mašinskog učenja. Istraživanje je usmereno na optimizaciju funkcije logičke agregacije u IBA okviru primenom VNS metode, što omogućava efikasno istraživanje prostora rešenja. Razvoj modela obuhvata pripremu podataka, primenu IBA-VNS algoritma i interpretaciju rezultata. Testiranjem na standardnim i realnim skupovima podataka iz medicine, finansija i marketinga pokazano je da pristup postiže konkurentne rezultate uz zadržavanje interpretabilnosti, pružajući jasne i lako razumljive rezultate.
Utorak, 24.03.2026. u 14:15, Knez Mihailova 36, sala 301f i
Online
Jelena Lošić, Matematički fakultet, Beograd
KOMPLEMENTARNE SNAGE: KOMBINOVANJE GEOMETRIJSKIH I TOPOLOŠKIH PRISTUPA ZA DETEKCIJU ZAJEDNICA
Kompleksne mreže predstavljaju sisteme u kojima čvorovi (npr. pojedinci, organizmi, stanice) međusobno stupaju u veze (grane), a struktura mreže nosi informaciju o organizaciji sistema. Jedan od ključnih zadataka u analizi takvih mreža je detekcija zajednica: pronalaženje grupa čvorova koji su međusobno povezaniji nego sa ostatkom mreže. Različiti algoritmi pretpostavljaju različite definicije “zajednice” i optimizuju različite kriterijume. Među najkorišćenijim metodama su Louvain i Leiden, koji maksimiziraju Newman–Girvan modularnost (meru viška unutrašnjih grana u odnosu na slučajni model); Louvain koristi hijerarhijsku pohlepnu strategiju i skalira na vrlo velike mreže, a Leiden ga unapređuje tako što garantuje da svaka zajednica u rezultatu bude dobro povezana. Infomap koristi drugačiji pristup: kodira putanju slučajnog šetaoca na mreži i traži particiju koja minimizira očekivanu dužinu opisa (jednačinu mape), što ga čini osetljivim na tok informacija kroz mrežu. Ne postoji univerzalno najbolja metoda za detekciju zajednica u kompleksnim mrežama: izbor zavisi od strukture mreže i načina na koji je predstavljamo. U ovom radu predstavljamo sistematsko poređenje persistence-baziranog algoritma ToMATo (iz topološke analize podataka) sa metodama baziranim na modularnosti (Louvain, Leiden) i Infomap-om na više familija sintetičkih i stvarnih mreža. Pokazujemo da algoritmi bazirani na modularnosti dominiraju na mrežama sa jasnom blok-strukturom (LFR, latentni stohastički blok modeli), dok ToMATo znatno nadmašuje ove metode na slučajnim geometrijskim grafovima kada su čvorovi ugrađeni samo putem grafa (npr. spektralno ugrađivanje) – u tom režimu zajednice se pojavljuju kao bazeni gustine i ToMATo ih uspešno pronalazi. Ključno, izbor ugrađivanja može da promeni poredak pobednika: na istim geometrijskim grafovima, korišćenje pravih koordinata čvorova čini modularnost bar jednako dobrom kao ToMATo, dok samo spektralno ugrađivanje ToMATo čini očiglednim pobednikom. Kontrolisanim eksperimentima (20 ponavljanja, NMI i ARI, Louvain/Leiden/Infomap kao baseline) pokazujemo da različito zasnovane mreže favorizuju različite metode. Zalažemo se za izbor algoritma i ugrađivanja na osnovu pretpostavljene geometrije mreže i za navođenje koje familije mreža se koriste pri poređenju metoda za detekciju zajednica.
Utorak, 31.03.2026. u 14:15, Knez Mihailova 36, sala 301f i
Online
Nikola Čučilović, Ministarstvo unutrašnjih poslova, Uprava za tehniku
EVOLUCIJA VISOKOTEHNOLOŠKOG KRIMINALA U ERI GENERATIVNE VEŠTAČKE INTELIGENCIJE: PERCEPCIJA GRAĐANA, PRETNJE I MOGUĆE KONTRAMERE
Razvoj generativne veštačke inteligencije značajno je promenio prirodu, dinamiku i sofisticiranost visokotehnološkog kriminala. Alati zasnovani na velikim jezičkim modelima, deepfake tehnologiji i automatizovanoj obradi podataka omogućavaju izvršiocima efikasnije phishing kampanje, investicione prevare, manipulaciju sadržajem i socijalni inženjering u do sada nezabeleženom obimu. Predavanje će prikazati rezultate empirijskog istraživanja percepcije građana Srbije o zloupotrebama veštačke inteligencije, analizirati dominantne obrasce pretnji i predstaviti moguće tehnološke kontramere, uključujući primenu semantičkih AI modela u detekciji prevarnih obrazaca.
RUKOVODIOCI SEMINARA
MI SANU
Vera Kovačević-Vujčić
Milan Dražić
FON
Zorica Bogdanovic
Marijana Despotovic-Zrakic
IEEE
Bozidar Radenkovic
