Dr. rer. pol. MD Shajalal
Vita
Dr. Md Shajalal ist Postdoktorand am Lehrstuhl für IT-Sicherheit und Verbraucherinformatik der Universität Siegen. Derzeit fungiert er als Koordinator des vom BMFTR geförderten Projekts „AntiScam“. Er schloss seine Promotion an der Universität Siegen mit der Note „summa cum laude“ (höchste Auszeichnung) ab; seine Dissertation wurde mit dem IHK-Preis für die beste Doktorarbeit 2025 ausgezeichnet. Während seines Doktoratsstudiums war er Marie-Skłodowska-Curie-Stipendiat am Fraunhofer FIT im Rahmen des EU-finanzierten ITN-Projekts GECKO. Außerdem hat er einen Master-Abschluss in Informatik von der Toyohashi University of Technology in Japan, der durch das renommierte MEXT-Stipendium finanziert wurde.
Der Schwerpunkt seiner Forschung liegt auf der menschenzentrierten erklärbaren künstlichen Intelligenz (XAI), mit dem Ziel, interpretierbare, vertrauenswürdige und umsetzbare KI-Systeme zu entwickeln. Seine Arbeit bewegt sich an der Schnittstelle von maschinellem Lernen, Mensch-Computer-Interaktion, Verarbeitung natürlicher Sprache und Cybersicherheit und umfasst Anwendungen wie die Erkennung multimodaler Deepfakes, Smart-Home-Systeme und KI-gestützte Entscheidungshilfesysteme.
Er engagiert sich aktiv in der interdisziplinären Forschung und arbeitet sowohl mit der Wissenschaft als auch mit der Industrie zusammen, um praxisorientierte, nutzerzentrierte KI-Lösungen zu entwickeln.
Mögliche Masterarbeitsthemen für Studenten
Human-Centered Explainable AI for Decision Support Systems
Evaluating Explainability: How Users Understand AI Decisions
Explainable Multimodal Deepfake Detection (Text, Image, Audio)
Machine Learning for Fraud and Scam Detection with Explainability
Explainable NLP for Real-World Applications
What Makes AI Systems Trustworthy? A Human-Centered Investigation
Projekte
AntiScam (Coordinator): Defense against communication fraud to protect digital identity
PhD Project: Towards Human-centered Actionable Explainable AI-enabled Systems
GECKO ITN: Marie Skłodowska-Curie European Training Network
Lehre
Human-centered Artificial Intelligence (master’s level, HCI & WI)