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Detect & Respond to Mobile AI Threats

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Detect & Respond to Mobile AI Threats

Reza Moradinezhad
Starweaver

Instructeurs : Reza Moradinezhad

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

4 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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niveau Intermédiaire

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Ce que vous apprendrez

  • 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.

Compétences que vous acquerrez

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

Détails à connaître

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décembre 2025

Évaluations

1 devoir

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

Il y a 3 modules dans ce cours

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.

Inclus

4 vidéos2 lectures1 évaluation par les pairs

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.

Inclus

3 vidéos1 lecture1 évaluation par les pairs

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.

Inclus

4 vidéos1 lecture1 devoir2 évaluations par les pairs

Instructeurs

Reza Moradinezhad
Coursera
5 Cours3 921 apprenants

Offert par

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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

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