Leonardo Erlacher M.Sc.

Research Area:

Leonardo’s research focuses on the intersection of conversational AI, voice-based cyber attacks, and real-time threat detection. He is particularly interested in the use of large language models (LLMs) and speech-driven AI agents in both offensive and defensive contexts – such as AI-generated social engineering, deepfake voice attacks, and automated fraud prevention.

His work explores how LLMs and prosodic analysis can be combined to detect manipulative dialogue patterns and deceptive intent in real-time. He is also researching voice honeypot architectures, early warning systems for social engineering attacks, and on-device detection models for privacy-sensitive applications.

Leonardo holds a master’s degree in Robotics, Cognition, Intelligence and a bachelor’s degree in Bioinformatics from the Technical University Munich and Ludwig Maximilan University Munich.

Seminar/Bachelor/Master Thesis Topics:

Aktuell werden regelmäßig Bachelor- und Masterarbeiten in den Bereichen Voice Fraud Detection, Social Engineering Prevention und KI-gestützte Sprachverarbeitung vergeben. Die Themen liegen an der Schnittstelle von Maschinellem Lernen, Conversational AI, Cybersicherheit und Datenschutz und adressieren sowohl konzeptionelle als auch praktische Fragestellungen – etwa zur Entwicklung von Voice-Honeypots, zur Erkennung von Deepfake-Anrufen, zur dialogfähigen Simulation von Täuschungsinteraktionen oder zur datenschutzkonformen Analyse von Sprachdaten.

Die Arbeiten eignen sich für Studierende mit Interesse an sicherheitsrelevanten KI-Anwendungen und bieten die Möglichkeit, forschungsnah an aktuellen Herausforderungen im Bereich sprachbasierter Täuschung zu arbeiten.
Bei Interesse an einer Abschlussarbeit oder zur Besprechung eigener Themenvorschläge kann jederzeit Kontakt aufgenommen werden.