解决MLX-Swift-Examples项目中ATS安全策略导致的下载失败问题
在iOS/macOS应用开发中,App Transport Security(ATS)是一项重要的安全特性,它要求应用必须使用HTTPS进行网络通信。当开发者使用MLX-Swift-Examples项目中的MNISTTrainer示例时,可能会遇到因ATS策略导致的下载失败问题。
问题现象
当运行MNISTTrainer示例时,系统会尝试从非HTTPS的URL下载MNIST数据集文件,此时会触发ATS安全限制,导致下载失败并显示错误信息:"The resource could not be loaded because the App Transport Security policy requires the use of a secure connection"。
问题根源
MNIST数据集的标准下载地址使用的是HTTP协议而非HTTPS。在iOS 9及更高版本中,苹果引入了ATS机制,默认情况下会阻止所有非安全的HTTP连接,以保护用户数据安全。
解决方案
方法一:修改Info.plist文件配置ATS例外
最规范的解决方案是在应用的Info.plist文件中为特定域名配置ATS例外:
- 打开MNISTTrainer项目的Info.plist文件
- 添加或确认以下配置:
<key>NSAppTransportSecurity</key>
<dict>
<key>NSExceptionDomains</key>
<dict>
<key>yann.lecun.com</key>
<dict>
<key>NSExceptionAllowsInsecureHTTPLoads</key>
<true/>
</dict>
</dict>
</dict>
这段配置明确告诉系统允许对yann.lecun.com域名使用不安全的HTTP连接。
方法二:完全禁用ATS(不推荐)
虽然可以通过完全禁用ATS来解决问题,但这会降低应用的整体安全性,不建议在生产环境中使用:
<key>NSAppTransportSecurity</key>
<dict>
<key>NSAllowsArbitraryLoads</key>
<true/>
</dict>
方法三:使用HTTPS替代(理想方案)
如果可能,最佳实践是将资源迁移到HTTPS服务器上。但对于MNIST这样的标准数据集,由于下载地址是固定的,这种方法可能不适用。
额外配置要求
除了ATS配置外,MNISTTrainer还需要在应用的"Signing & Capabilities"中启用"Outgoing Connections (Client)"权限,这是macOS应用沙箱机制的要求。
注意事项
- 在提交应用到App Store时,如果使用了ATS例外,需要在审核信息中说明原因
- 仅对确实需要使用HTTP的特定域名配置例外,不要滥用
- 定期检查是否有可用的HTTPS替代方案
通过以上配置,开发者可以解决MLX-Swift-Examples项目中因ATS策略导致的下载问题,同时保持应用的安全性。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~059CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。07GOT-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。00openHiTLS
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!C0381- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









