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“

Dozenten: Mark Peters

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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: Hardening
Kategorie: Application Security
Kategorie: Program Implementation
Kategorie: Threat Modeling
Kategorie: Security Controls
Kategorie: Secure Coding
Kategorie: System Monitoring
Kategorie: DevSecOps
Kategorie: Information Privacy
Kategorie: Continuous Monitoring
Kategorie: Security Management
Kategorie: AI Security
Kategorie: Mobile Development
Kategorie: Threat Management
Kategorie: Encryption
Kategorie: Threat Detection

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: Mobile Security
Kategorie: Model Deployment

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In diesem Kurs gibt es 3 Module

AI models are no longer locked in the cloud—they live in your pocket, powering mobile apps for fitness, finance, healthcare, and beyond. But with this power comes new risk: adversarial attacks, model theft, privacy leaks, and silent failures that undermine user trust.

Securing Mobile AI Models against Attacks (SMAI) is a hands-on course for mobile app developers, AI engineers, and cybersecurity professionals who want to safeguard AI models on Android and iOS. Through interactive coach dialogues, video lessons, and practical labs, you’ll learn how to embed security from day one, analyze threats like reverse engineering and adversarial inputs, and implement layered defenses using encryption, obfuscation, and OpenTelemetry monitoring. By the end, you will have the skills to design, secure, and continuously monitor mobile AI applications, ensuring resilience, compliance, and user confidence in real-world deployments. Participants should have a basic understanding of AI, machine learning, and mobile development, along with knowledge of security concepts like encryption and data protection. Familiarity with AI model deployment and monitoring tools like OpenTelemetry is also helpful.

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

4 VideosInsgesamt 19 Minuten

An Introduction to Protecting Mobile AI Models4 Minuten
What Makes Mobile AI Different4 Minuten
From Model to Mobile App: The Deployment Pipeline5 Minuten
Why Security Matters From Day One6 Minuten

2 LektürenInsgesamt 10 Minuten

Welcome to the Course: Course Overview5 Minuten
ShadowNet: A Secure and Efficient On-device Model Inference System for Convolutional Neural Networks5 Minuten

1 peer reviewInsgesamt 25 Minuten

Hands-On-Learning: Designing Early Security for Mobile AI Models25 Minuten

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

4 VideosInsgesamt 29 Minuten

Securing the Model Lifecycle6 Minuten
Continuous Monitoring and Telemetry13 Minuten
Building a Security Mindset for Mobile AI 6 Minuten
Delivering a Secure Mobile AI 3 Minuten

1 LektüreInsgesamt 5 Minuten

A Meta-Survey of Adversarial Attacks Against Artificial Intelligence Algorithms, Including Diffusion Models5 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 20 Minuten

Secure Mobile AI Models Against Attacks20 Minuten

2 peer reviewsInsgesamt 85 Minuten

Hands-On-Learning: Building Telemetry for AI Threat Detection with Open Telemetry25 Minuten
Project: Designing and Defending a Secure Mobile AI Ecosystem 60 Minuten

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