Leo Dessani, M.Sc.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter, Doktorand und Lehrbeauftragter
E-Mail: leo.dessani(at)uni-saarland.de
Campus A5 4, Raum 0.24
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Angaben zur Person
- Wissenschaftlicher Mitarbeiter und Doktorand am CISPA Helmholtz-Zentrum für Informationssicherheit und am Lehrstuhl für Rechtsinformatik der Universität des Saarlandes. Zuvor studentischer Mitarbeiter am Lehrstuhl für Rechtsinformatik.
- Lehrbeauftragter für IT-Sicherheit und Datenschutz an der Deutschen Universität für Verwaltungswissenschaften Speyer
- Lehrbeauftragter für IT-Sicherheit und sichere Softwareentwicklung an der Hochschule Reutlingen
- Master in Informatik (Universität Tübingen)
- Bachelor in Medieninformatik (Universität Tübingen)
Forschungsinteressen
- Technischer Datenschutz (Grundlagen und Anwendung)
- Privacy-Preserving Machine Learning
- Sicherheit in Rechnernetzen und (Web-)Anwendungen
- Usable Security & Privacy
- Algorithmen und (Datenschutz-)Recht
Vorträge
- „Von Bits zu Beweisen: Eintauchen in die Welt der IT-Forensik”, Saarbrücker Forschungstage Informatik an der Universität des Saarlandes, Saarbrücken, Juni 2024
- „A Privacy-Preserving Architecture for Collaborative Botnet Detection”, Promovierendenforum der SICHERHEIT 2024, Worms, April 2024
- „Machine Unlearning and its Legal and Technical Implications”, ILPC Annual Conference 2023, London, November 2023 (mit Nils Wiedemann)
- „Multimedia-Forensik und der Einsatz von künstlicher Intelligenz”, Interessenkreis Strafrecht des Saarländischen Anwaltsvereins, Saarbrücken, Oktober 2023
- „Von Bits zu Beweisen: Eintauchen in die Welt der IT-Forensik”, Saarbrücker Forschungstage Informatik an der Universität des Saarlandes, Saarbrücken, Juni 2023
- „MTA Extension for User-friendly Enforcement of Mandatory TLS Encryption”, The 37th International Conference on Advanced Information Networking and Applications (AINA-2023), online, März 2023
- „Federated Learning als Chance für datenschutzfreundliche KI?”, Telemedicus Sommerkonferenz, Berlin, Juli 2022 (gemeinsam mit Maximilian Leicht)
- „E-Mail-Verschlüsselung mittels GnuPG und das Web of Trust”, Tübix, Tübingen, Juni 2016 (gemeinsam mit Michael Weiss, Roman Schulte und Justin Humm), Link: https://www.tuebix.org/2016/programm/michael-weiss-e-mail-verschluesselung-mittels-gnupg-und-das-web-of-trust/
Forschungsprojekte
Lehre
- SoSe 2025:
- Arbeitsgemeinschaft „IT-Sicherheit und Datenschutz in der Praxis“ (Deutsche Universität für Verwaltungswissenschaften Speyer)
- WiSe 2024/2025:
- Vorlesung „Sichere Softwareentwicklung“ (Hochschule Reutlingen)
- Seminar „Juristisches Internetprojekt“ (Universität des Saarlandes)
- SoSe 2024:
- Arbeitsgemeinschaft „Praxisübung: Rechtliche Folgen von IT-Sicherheitsvorfällen“ (Deutsche Universität für Verwaltungswissenschaften Speyer)
- WiSe 2023/2024:
- Vorlesung „Sichere Softwareentwicklung“ (Hochschule Reutlingen)
- Arbeitsgemeinschaft „Praxisübung: Rechtliche Folgen von IT-Sicherheitsvorfällen“ (Deutsche Universität für Verwaltungswissenschaften Speyer)
- SoSe 2023:
- Übungsleitung und Tutorium zur Vorlesung „IT Forensics“ (Universität des Saarlandes)
- WiSe 2022/2023:
- Vorlesung „Recht der IT-Sicherheit“ (Deutsche Universität für Verwaltungswissenschaften Speyer)
- Arbeitsgemeinschaft „Praxisübung: Rechtliche Folgen von IT-Sicherheitsvorfällen“ (Deutsche Universität für Verwaltungswissenschaften Speyer)
- SoSe 2022:
- Vorlesung „IT-Sicherheit“ (Hochschule Reutlingen)
- Übungsleitung und Tutorium zur Vorlesung „IT Forensics“ (Universität des Saarlandes)
- SoSe 2021:
- Übungsleitung und Tutorium zur Vorlesung „IT Forensics“ (Universität des Saarlandes)
- WiSe 2018/2019:
- Tutorium zur Vorlesung „Grundlagen der Multimediatechnik” (Universität Tübingen)
- WiSe 2017/2018:
- Tutorium zur Vorlesung „Grundlagen der Multimediatechnik” (Universität Tübingen)
Betreute Abschlussarbeiten
- Masterarbeit (2025): Privacy von Wearables: Membership Inference Attacks auf Federated Learning (laufend)
- Bachelorarbeit (2025): Trusting Parameters: Interoperability within a Zero Trust Architecture (laufend)
- Bachelorarbeit (2023): Privacy-Preserving Federated Learning for Flow-based Botnet Detection (abgeschlossen)