托馬斯·切勒貝克 雖然從3月底開始， 蘋果與 FBI 的糾紛結束 關於iOS的安全級別，公眾對電子設備和用戶資料安全的討論已經大大平靜，蘋果在周一的WWDC 2016主題演講中繼續強調保護客戶的隱私。
在介紹 iOS 10 後，Craid Federighi 提到，FaceTime、iMessage 或新 Home 等應用程式和服務預設會啟動端對端加密（只有發送者和接收者才能讀取訊息的系統）。對於許多使用內容分析的功能，例如「回憶」中新的照片分組，整個分析過程直接在裝置上進行，因此資訊不經過任何中介。
[su_pullquotealign=”右”]差異隱私使得將資料分配給特定來源完全不可能。[/su_pullquote]此外，即使用戶在網路或地圖中進行搜索，Apple 也不會使用其提供的資訊進行分析，也不會出售這些資訊。
最後，Federighi 描述了「差異隱私」的概念。蘋果還收集用戶的數據，目的是了解他們如何使用各種服務來提高效率（例如建議單字、常用應用程式等）。但他希望以不以任何方式打擾他們隱私的方式進行。
差異隱私是統計和數據分析的一個研究領域，它在數據收集中使用不同的技術，以便獲得有關群體的信息，而不是有關個人的信息。重要的是，差異隱私使得將資料分配給特定來源完全不可能，無論是對於蘋果公司還是對於任何可能存取其統計數據的其他人來說都是如此。
Federighi 在演講中提到了該公司使用的三種技術：雜湊是一種加密函數，簡單地說，它不可逆地擾亂輸入資料；子取樣僅保留部分數據，對其進行壓縮，「雜訊注入」將隨機產生的資訊插入到使用者資料中。
賓州大學教授亞倫·羅斯 (Aaron Roth) 密切研究差異隱私，他將其描述為一項原則，而不僅僅是從有關主體行為的數據中刪除主體資訊的匿名過程。差異隱私提供了數學證明，證明所收集的數據只能歸因於該群體，而不能歸因於其組成的個人。這可以保護個人隱私免受未來所有可能的攻擊，而匿名流程無法做到這一點。
據說蘋果公司在擴大使用這項原理的可能性方面發揮了巨大的幫助。 Federighi 在台上引用了 Aaron Roth 的話：“將差異隱私廣泛整合到 Apple 的技術中是富有遠見的，並且顯然使 Apple 成為當今科技公司中的隱私領導者。”
當雜誌 有線 當被問及蘋果使用差異隱私的一致性時，亞倫·羅斯拒絕透露具體信息，但表示他認為他們「做得正確」。
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有趣的是，討論中沒有白痴說他的計算器已經用了很久了。
非常有趣的文章，因此豎起大拇指