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Secure Mobile AI Models Against Attacks

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Secure Mobile AI Models Against Attacks

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „AI Security: Security in the Age of Artificial Intelligence“

Mark Peters
Starweaver

Dozenten: Mark Peters

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Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

4 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
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Was Sie lernen werden

  • Explain the fundamentals of deploying AI models on mobile applications, including their unique performance, privacy, and security considerations.

  • Analyze threats to mobile AI models like reverse engineering, adversarial attacks, and privacy leaks and their effect on reliability and trust.

  • Design a layered defense strategy for securing mobile AI applications by integrating encryption, obfuscation, and continuous telemetry monitoring.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Program Implementation
  • Kategorie: Mobile Development
  • Kategorie: Continuous Monitoring
  • Kategorie: Threat Modeling
  • Kategorie: System Monitoring
  • Kategorie: Threat Management
  • Kategorie: Threat Detection
  • Kategorie: Encryption
  • Kategorie: Application Security
  • Kategorie: Security Management
  • Kategorie: AI Security

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Mobile Security
  • Kategorie: Model Deployment

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1 Aufgabe

Unterrichtet in Englisch

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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „AI Security: Security in the Age of Artificial Intelligence“
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  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 3 Module

This module introduces learners to the unique nature of AI models running on mobile devices and why security cannot be bolted on later. Through an AI-guided dialogue, short lessons, and a design-focused lab, learners see how early choices in packaging and deployment set the stage for resilience or vulnerability. In this module, the emphasis is that security is not a barrier to innovation, it is the enabler of sustainable mobile AI applications.

Das ist alles enthalten

4 Videos2 Lektüren1 peer review

In this module, learners will dive deeply into the adversarial landscape, exploring how reverse engineering, data inference, and adversarial inputs compromise mobile AI systems. The AI coach uses a real-world scenario to show how curiosity can become an attack, while lessons and labs reveal the tangible risks of model theft and privacy leaks. Forwards the understanding that researching threats is not paranoia but the prerequisite for defending trust and intellectual property, the essential elements of a secure, and mobile, AI.

Das ist alles enthalten

3 Videos1 Lektüre1 peer review

This module shifts from analysis to action, equipping learners with strategies to harden models and continuously monitor them in production. Guided by an AI dialogue on stealthy breaches, learners see how OpenTelemetry and layered defenses provide visibility and resilience in the field. Overall, learners discover securing mobile AI is not a one-time act, but a continuous practice of observing, adapting, and improving.

Das ist alles enthalten

4 Videos1 Lektüre1 Aufgabe2 peer reviews

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Dozenten

Mark Peters
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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

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