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Secure Mobile AI Models Against Attacks

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Secure Mobile AI Models Against Attacks

Ce cours fait partie de Spécialisation "AI Security: Security in the Age of Artificial Intelligence"

Mark Peters
Starweaver

Instructeurs : Mark Peters

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Apprenez à votre propre rythme
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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 Modeling
  • Catégorie : System Monitoring
  • Catégorie : Encryption
  • Catégorie : Mobile Development
  • Catégorie : Program Implementation
  • Catégorie : Anomaly Detection
  • Catégorie : Continuous Monitoring
  • Catégorie : Secure Coding
  • Catégorie : Threat Detection
  • Catégorie : Responsible AI
  • Catégorie : AI Security
  • Catégorie : Security Management
  • Catégorie : Hardening
  • Catégorie : Security Controls
  • Catégorie : Threat Management
  • Catégorie : Application Security

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Model Deployment
  • Catégorie : Mobile Security

Détails à connaître

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décembre 2025

Évaluations

1 devoir

Enseigné en Anglais

91%

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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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Instructeurs

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’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.’

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Larry W.

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