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

Élaborez votre expertise du sujet

Ce cours fait partie de la Spécialisation AI Security: Security in the Age of Artificial Intelligence
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
  • Obtenez un certificat professionnel partageable

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

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Instructeurs

Reza Moradinezhad
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6 Cours3 991 apprenants

Offert par

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Étudiant(e) depuis 2018
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