How is this course different from general cybersecurity training?

This program focuses specifically on threats and defenses unique to AI and machine learning, making it highly relevant for modern AI-driven industries.

Will I work with real-world datasets in this course?

Yes, you will complete hands-on labs and projects using realistic datasets that simulate industry scenarios.

Can this course help me advance my career?

Absolutely. Skills in AI security are in high demand. Completing this course prepares you for roles such as AI Security Engineer, Machine Learning Engineer with a focus on safety, or Cybersecurity Specialist working with AI solutions.

What industries can benefit from applying these skills?

Industries such as healthcare, finance, defense, manufacturing, and technology can all benefit from AI security practices taught in this course.

What will I get if I subscribe to this Specialization?

When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.

Is financial aid available?

Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

Securing AI Systems

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kurs ist nicht verfügbar in Deutsch (Deutschland)

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Securing AI Systems

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „AI Security“

Dozent: Edureka

Bei enthalten

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4 Module

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

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

1 Woche zu vervollständigen

unter 10 Stunden pro Woche

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

4 Module

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Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

1 Woche zu vervollständigen

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Was Sie lernen werden

Identify AI security concepts, attack types, and mitigation strategies.
Implement defenses, red-team simulations, and SOC/cloud/hardware security measures.
Evaluate weaknesses, assess defense effectiveness, and review incident response.
Design end-to-end secure AI systems and integrated security workflows.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Responsible AI
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: Anomaly Detection
Kategorie: Security Engineering
Kategorie: Incident Response
Kategorie: Application Security
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Information Systems Security
Kategorie: Threat Modeling
Kategorie: Vulnerability Assessments
Kategorie: AI Security
Kategorie: Identity and Access Management
Kategorie: Cloud Security
Kategorie: Continuous Monitoring
Kategorie: Threat Detection
Kategorie: Artificial Intelligence
Kategorie: Cybersecurity
Kategorie: Security Strategy

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: Model Deployment

Wichtige Details

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Kürzlich aktualisiert!

Oktober 2025

Bewertungen

12 Zuweisungen¹

KI-bewertet siehe Haftungsausschluss

Unterrichtet in Englisch

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „AI Security“

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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
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In diesem Kurs gibt es 4 Module

Securing AI Systems is a hands-on course designed to help you safeguard machine learning applications against real-world threats. You will explore vulnerabilities such as adversarial attacks, data poisoning, and model theft, and then practice defense strategies through guided labs.

By the end of the course, you will be able to secure AI pipelines, strengthen deployment environments, and implement monitoring and governance frameworks that ensure responsible AI use. This course is ideal for AI engineers, data scientists, cybersecurity professionals, and students aspiring to specialize in AI security. While prior knowledge of Python and basic machine learning concepts is recommended, all core security techniques will be taught step by step. Do not just build smarter AI. Build safer AI. Enroll now to gain the expertise needed to protect tomorrow’s intelligent systems,

Build robust AI systems by exploring adversarial defense techniques and red-teaming practices. Learn how models can be deceived by adversarial inputs, uncover vulnerabilities through simulated attacks, and apply strategies to harden models against manipulation. Gain hands-on experience in testing AI resilience and ensuring your models can withstand real-world threats.

Das ist alles enthalten

10 Videos4 Lektüren3 Aufgaben2 Diskussionsthemen

10 Videos Insgesamt 52 Minuten

Specialization Introduction 7 Minuten
Course Introduction 5 Minuten
Adversarial Training 4 Minuten
Defensive Distillation 4 Minuten
Real-time Defense Against Adversarial Attacks 5 Minuten
Demonstration: Adversarial Training for Robust Classification 5 Minuten
Red Teaming for AI Security Testing 5 Minuten
Rules of Engagement and Safety Controls 5 Minuten
Attack Surface Mapping and Kill Chain Design 5 Minuten
Demonstration: Red-Teaming Framework for AI Security Testing 7 Minuten

4 Lektüren Insgesamt 40 Minuten

Course Overview 10 Minuten
Federated Learning and Privacy-Preserving AI 10 Minuten
AI Red Teaming Playbook: Simulating Attacks for Risk Discovery 10 Minuten
Module Summary: Designing Resilient AI Models 10 Minuten

3 Aufgaben Insgesamt 42 Minuten

Practice Quiz: Adversarial Defense Techniques 6 Minuten
Practice Quiz: Red Teaming AI Systems 6 Minuten
Knowledge Check: Designing Resilient AI Models 30 Minuten

2 Diskussionsthemen Insgesamt 10 Minuten

Prioritizing Adversarial Defense 5 Minuten
Simulating Real-World Attacks on AI Systems 5 Minuten

Leverage AI-driven SOC tools to detect and respond to advanced cyber threats. Explore reconnaissance and DoS attack scenarios, understand how attackers infiltrate systems, and practice mitigation strategies that stop incidents before they escalate. Automate detection and response workflows to accelerate containment and strengthen your organization’s defense posture.

Das ist alles enthalten

14 Videos7 Lektüren4 Aufgaben2 Diskussionsthemen

14 Videos Insgesamt 73 Minuten

Integrating AI in SIEM and SOAR Tools 5 Minuten
AI-Driven Threat Intelligence and Analysis 5 Minuten
Automating Response with AI Playbooks 5 Minuten
AI for Reconnaissance Detection and OSINT Defense 6 Minuten
AI in Mitigating DoS and DDoS Attacks 6 Minuten
Types of DoS and DDoS Attacks 7 Minuten
Demonstration: Using theHarvester on a Social Networking Site 4 Minuten
Demonstration: Demonstrating DoS Attacks Using hping3 4 Minuten
Demonstration: Verifying an Ongoing DoS/DDoS Using Wireshark 3 Minuten
Incident Response Runbooks for AI 5 Minuten
Containment and Eradication Procedures 4 Minuten
Demonstration: Investigating Model and Data Compromise 7 Minuten
Validation, Recovery and Return-to-Service 5 Minuten
Demonstration: Containing Prompt Injection and Model Abuse 7 Minuten

7 Lektüren Insgesamt 70 Minuten

AI-Augmented Threat Hunting and Incident Response Strategies 10 Minuten
Cloud Security for AI: Securing Multi-Tenant Environments 10 Minuten
OSINT with theHarvester: Techniques and Ethics 10 Minuten
hping3 Traffic Crafting and Rate-Limiting Tests 10 Minuten
Wireshark for DoS/DDoS Verification and PCAP Analysis 10 Minuten
Forensic Readiness for AI: Logs, Artifacts, Chain-of-Custody 10 Minuten
Module Summary: Advanced Threat Detection and Response 10 Minuten

4 Aufgaben Insgesamt 48 Minuten

Practice Quiz: AI in Security Operations Centers (SOCs) 6 Minuten
Practice Quiz: Reconnaissance and DoS in Practice 6 Minuten
Practice Quiz: Incident Response for AI 6 Minuten
Knowledge Check: Advanced Threat Detection and Response 30 Minuten

2 Diskussionsthemen Insgesamt 15 Minuten

Accelerating Incident Response with AI 5 Minuten
Choosing the Right Containment Strategy 10 Minuten

Strengthen the deployment of AI across cloud, edge, and multi-tenant environments. Learn to apply IAM controls, monitoring, and compliance safeguards to protect production pipelines. Develop strategies for secure scaling, ensuring your AI systems remain reliable, compliant, and resilient against both infrastructure-level and model-specific threats.

Das ist alles enthalten

9 Videos4 Lektüren3 Aufgaben2 Diskussionsthemen

9 Videos Insgesamt 53 Minuten

MLOps in Cybersecurity 7 Minuten
Securing AI Workloads in the Cloud 5 Minuten
Cloud AI Security Best Practices 5 Minuten
Monitoring Cloud AI Deployments 6 Minuten
Cloud IAM and Access Controls for AI Services 6 Minuten
Hardware Attack Surface 6 Minuten
Side-Channels and Co-Residency 6 Minuten
Hardening and Mitigations 6 Minuten
Demonstration: Hardening AI Workloads Against Hardware Side-Channels 7 Minuten

4 Lektüren Insgesamt 40 Minuten

AI for Serverless Security: Cloud-Native Security Strategies 10 Minuten
GPU/TPU Vulnerabilities: DMA, VRAM Leakage, Driver/IOMMU Controls 10 Minuten
Side-Channel Detection and Noise-Injection Countermeasures 10 Minuten
Module Summary: Secure MLOps and Deployment 10 Minuten

3 Aufgaben Insgesamt 42 Minuten

Practice Quiz: Securing AI in the Cloud 6 Minuten
Practice Quiz: Hardware Security for AI 6 Minuten
Knowledge Check: Secure MLOps and Deployment 30 Minuten

2 Diskussionsthemen Insgesamt 10 Minuten

Cloud Security Roadblocks for AI Systems 5 Minuten
Mitigating Co-Residency Threats through Isolation 5 Minuten

This module is designed to assess an individual on the various concepts and teachings covered in this course. Evaluate your knowledge with a comprehensive graded quiz.

Das ist alles enthalten

1 Video1 Lektüre2 Aufgaben1 Diskussionsthema

1 Video Insgesamt 3 Minuten

Course Summary 3 Minuten

1 Lektüre Insgesamt 30 Minuten

Practice Project: Defending AI Systems Against Real-World Threats 30 Minuten

2 Aufgaben Insgesamt 45 Minuten

End Course Knowledge Check: Securing AI Systems 30 Minuten
End Course Reflective Knowledge Check: Securing AI Systems 15 Minuten

1 Diskussionsthema Insgesamt 5 Minuten

Describe Your Learning Journey 5 Minuten

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Dozent

Edureka

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Edureka

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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.“

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Häufig gestellte Fragen

The course is designed for data scientists, AI engineers, cybersecurity professionals, and students who want to specialize in securing AI and machine learning systems.

You should be comfortable with Python and familiar with basic machine learning concepts. Some cybersecurity knowledge is helpful but not required.

You will learn to detect vulnerabilities in AI pipelines, defend against adversarial attacks, secure deployment environments, and apply governance standards.

To access the course materials, assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience when you enroll in a course. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid. The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.

Weitere Fragen

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Finanzielle Unterstützung verfügbar,

¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.