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Detect & Respond to Mobile AI Threats

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Detect & Respond to Mobile AI Threats

Reza Moradinezhad
Starweaver

Dozenten: Reza Moradinezhad

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

4 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

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Was Sie lernen werden

  • Analyze how AI features like sensors, models, and agents make phones attack surfaces and enable deepfake-based scams.

  • Evaluate technical attack paths—zero-permission inference and multi-layer agent attacks—using real research cases.

  • Design a mobile-focused detection and response plan with simple rules, containment steps, and key resilience controls.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Endpoint Security
  • Kategorie: Artificial Intelligence
  • Kategorie: Security Controls
  • Kategorie: Mobile Security
  • Kategorie: Deep Learning
  • Kategorie: AI Security
  • Kategorie: Prompt Engineering
  • Kategorie: Exploit development
  • Kategorie: Mobile Development Tools
  • Kategorie: Threat Detection
  • Kategorie: Information Privacy
  • Kategorie: Incident Response
  • Kategorie: Hardening
  • Kategorie: Threat Modeling

Wichtige Details

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Kürzlich aktualisiert!

Dezember 2025

Bewertungen

1 Aufgabe

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

In diesem Kurs gibt es 3 Module

This module sets the mental model for how AI embeds across the phone—keyboards, cameras, sensors, and agents—and why that expands risk. Learners examine deepfake social engineering and zero-permission inference attacks that leak behavior. They connect people/model/GUI/system layers to real incidents. A short intro activity builds intuition before deeper technical work.

Das ist alles enthalten

4 Videos2 Lektüren1 peer review

This module examines the mechanics of AI-powered mobile exploits, from zero-permission sensor inference to multi-layer AI agent hijacking. Learners study real research cases, explore how deep learning amplifies attacks, and analyze adversarial examples and AI-enabled malware. The focus is on understanding how technical threats operate in practice, preparing learners for hands-on detection in the next module.

Das ist alles enthalten

3 Videos1 Lektüre1 peer review

This module converts theory into practice by focusing on detection signals, response steps, and resilience controls. Learners design telemetry rules, run an incident response simulation, and propose hardening measures such as allow-lists, verified links, and attestation. The goal is to build practical readiness against mobile AI-driven threats.

Das ist alles enthalten

4 Videos1 Lektüre1 Aufgabe2 peer reviews

Dozenten

Reza Moradinezhad
Coursera
5 Kurse3.924 Lernende

von

Coursera

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Häufig gestellte Fragen