Firebase iOS SDK 隐私清单缺失问题解析与解决方案
2025-06-04 06:54:10作者:宗隆裙
问题背景
在iOS应用开发中,当开发者使用Firebase iOS SDK(11.9.0版本)提交应用到App Store Connect时,可能会遇到ITMS-91061审核错误。该错误提示多个Firebase框架(如FirebaseABTesting、FirebaseAuth、FirebaseCore等)缺少隐私清单文件(Privacy Manifest)。
技术原理
苹果在2023年引入了新的第三方SDK要求,规定所有常用第三方SDK必须包含隐私清单文件。隐私清单需要明确声明SDK收集的数据类型及其使用目的,这是苹果加强用户隐私保护的重要举措。
Firebase从11.9.0版本开始已经内置了对隐私清单的支持。但开发者仍可能遇到此问题,通常是由于以下原因之一:
- CocoaPods集成问题导致隐私清单未被正确包含
- 项目构建配置影响了隐私清单的打包过程
- 使用了不兼容的CocoaPods版本
解决方案
验证步骤
- 确认SDK版本:确保使用的是Firebase 11.9.0或更高版本
- 检查CocoaPods版本:运行
pod --version确认使用最新稳定版 - 清理重建:执行以下命令彻底清理并重新安装依赖
pod deintegrate pod install
深度排查
如果问题仍然存在,需要进行以下检查:
- 检查应用归档结构:使用
tree命令或find命令查看归档文件中是否包含隐私清单 - 验证Podfile配置:确保没有使用可能导致资源排除的配置项
- 检查构建日志:查看是否有关于隐私清单处理的警告信息
最佳实践
- 保持依赖更新:定期更新Firebase SDK和CocoaPods
- 完整测试流程:在提交App Store前使用Xcode的归档验证功能检查隐私清单
- 文档参考:虽然不能提供链接,但建议开发者查阅苹果官方的第三方SDK要求文档
总结
Firebase iOS SDK从11.9.0版本开始已经原生支持隐私清单要求。开发者遇到此问题时,应首先检查集成环境和构建配置。通过系统性的验证和排查,大多数情况下都能快速解决问题,确保应用顺利通过App Store审核。
对于仍无法解决的问题,建议收集完整的项目配置信息(如Podfile、构建日志等)以便进一步分析。保持开发环境的整洁和依赖库的及时更新是预防此类问题的有效方法。
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-1.5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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
177
195
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++
647
264
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
270
94
暂无简介
Dart
623
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
378
3.34 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (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
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
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