Element iOS项目隐私清单文件(Privacy Manifest)实施指南
背景概述
苹果公司近期更新了应用商店政策,要求所有提交到App Store的应用必须包含隐私清单文件(Privacy Manifest)。这项政策将于2024年5月1日正式生效,届时未包含合规隐私清单的应用将被拒绝上架。Element iOS作为一款开源的即时通讯应用,已在1.11.9版本中完成了隐私清单的实施工作。
隐私清单文件解析
隐私清单文件是一个XML格式的plist文件,主要用于声明应用访问特定系统API的情况及其使用目的。Element iOS的隐私清单包含了以下关键声明:
-
磁盘空间访问(NSPrivacyAccessedAPICategoryDiskSpace)
声明理由代码E174.1,表示用于应用功能的基本操作需求。Element需要检查设备存储空间以确保消息媒体文件能够正常保存。 -
用户偏好设置访问(NSPrivacyAccessedAPICategoryUserDefaults)
同样使用E174.1理由代码,用于存储和读取用户的应用设置偏好,如主题选择、通知设置等。 -
文件时间戳访问(NSPrivacyAccessedAPICategoryFileTimestamp)
声明理由代码35F9.1,表示用于维护应用安全性和完整性。Element可能使用此API来验证文件修改时间,确保数据同步的正确性。 -
系统启动时间访问(NSPrivacyAccessedAPICategorySystemBootTime)
同样使用35F9.1理由代码,可能用于安全相关的功能实现,如会话超时管理等。
实施要点
-
文件位置要求
隐私清单文件必须命名为PrivacyInfo.xcprivacy,并放置在应用的主bundle目录下。对于包含扩展(Extensions)的应用,每个扩展也需要包含自己的隐私清单文件。 -
理由代码选择
苹果提供了标准化的理由代码体系,开发者必须准确选择与功能相匹配的代码。Element iOS选择了E174.1(功能实现必需)和35F9.1(安全目的)两类常见理由。 -
多目标配置
对于包含多个target的复杂项目(如主应用+扩展),需要为每个target单独配置隐私清单文件,确保所有组件都符合苹果的隐私要求。
技术建议
-
定期审核更新
随着应用功能的演进,开发者应定期审核隐私清单内容,确保新增的系统API访问得到适当声明。 -
最小化API访问
遵循隐私设计原则,只声明确实需要的API访问权限,避免过度收集设备信息。 -
构建流程集成
建议将隐私清单验证纳入CI/CD流程,确保每次构建都包含合规的隐私声明文件。
总结
隐私清单政策的实施反映了苹果对用户隐私保护的持续重视。Element iOS项目的实践经验表明,通过合理规划和技术实施,开发者完全可以满足这一新要求,同时保持应用功能的完整性。建议所有iOS开发者尽快评估自身应用的合规情况,确保在5月1日截止日期前完成必要的调整。
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-1.5暂无简介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