TZImagePickerController 添加苹果隐私清单文件的技术解析
2025-05-28 17:22:42作者:舒璇辛Bertina
背景介绍
苹果公司在2024年5月1日开始强制执行新的隐私政策,要求所有上架App Store的应用必须包含隐私清单文件(Privacy Manifest Files)。这一政策旨在提高应用对用户数据使用的透明度,让开发者明确声明应用中使用的API类型和数据收集行为。
隐私清单文件的作用
隐私清单文件是苹果引入的一种XML格式的配置文件,用于描述应用或第三方SDK如何收集和使用用户数据。它主要包含两个方面的信息:
- 数据使用声明:说明应用或SDK收集了哪些类型的用户数据,以及这些数据的用途
- 必需API声明:列出应用或SDK使用的需要特殊权限的API及其使用理由
TZImagePickerController的适配方案
TZImagePickerController作为一个流行的iOS图片选择器库,在新政策下需要进行适配。根据分析,该库主要需要声明"File timestamp"这一API的使用。
在3.8.5版本中,TZImagePickerController已经添加了隐私清单文件,具体包含以下内容:
- 声明了NSPrivacyAccessedAPICategoryFileTimestamp的使用
- 说明了使用该API的理由是为了获取图片文件的修改时间信息
技术实现细节
隐私清单文件通常命名为PrivacyInfo.xcprivacy,放置在资源包中。对于TZImagePickerController这样的第三方库,开发者需要确保:
- 文件被正确打包到库的资源中
- 声明的API使用与实际功能一致
- 使用理由描述清晰准确
对开发者的影响
对于使用TZImagePickerController的开发者来说:
- 无需额外配置,直接使用3.8.5及以上版本即可满足苹果的隐私政策要求
- 如果项目中有多个第三方库,需要确保它们的隐私清单文件不会冲突
- 在提交App Store审核时,苹果会自动检查所有包含的隐私清单文件
最佳实践建议
- 及时更新到最新版本的TZImagePickerController
- 定期检查项目中所有第三方库的隐私清单文件
- 确保主应用的隐私清单文件与第三方库的声明一致
- 在Xcode中启用隐私清单文件验证功能,提前发现问题
总结
苹果的隐私政策更新体现了对用户数据保护的重视。TZImagePickerController通过添加隐私清单文件,帮助开发者更容易地满足合规要求。开发者应当理解这些变化的意义,并在自己的项目中做好相应的适配工作,以确保应用能够顺利通过App Store审核。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
LabVIEW串口通信开发全攻略:从入门到精通的完整解决方案 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 Solidcam后处理文件下载与使用完全指南:提升CNC编程效率的必备资源 OpenSSL 3.3.0资源下载指南:新一代加密库的全面解析与部署教程 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 ZLIB 1.3 静态库 Windows x64 版本:高效数据压缩解决方案完全指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
213
226
暂无简介
Dart
660
150
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
656
293
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.17 K
644
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
490
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
251
320
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
79
104
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
159
217
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1