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.
Secure Mobile AI Models Against Attacks
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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
4 heures à compléter
Planning flexible
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Ce que vous apprendrez
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.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Threat Management
- Catégorie : Program Implementation
- Catégorie : Encryption
- Catégorie : Information Privacy
- Catégorie : Application Security
- Catégorie : Mobile Security
- Catégorie : Apple iOS
- Catégorie : Security Requirements Analysis
- Catégorie : System Monitoring
- Catégorie : Threat Modeling
- Catégorie : Model Deployment
- Catégorie : AI Security
- Catégorie : Continuous Monitoring
- Catégorie : Security Management
- Catégorie : Mobile Development
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Récemment mis à jour !
décembre 2025
Évaluations
1 devoir
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Il y a 3 modules dans ce cours
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.
Inclus
4 vidéos2 lectures1 évaluation par les pairs
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.
Inclus
3 vidéos1 lecture1 évaluation par les pairs
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.
Inclus
4 vidéos1 lecture1 devoir2 évaluations par les pairs
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