Die EFF (Electronic Frontier Foundation) wirbt seit ihrer Gründung vor 26 Jahren für einen hohen Datenschutz in der Informationstechnologie. Gleichzeitig ist man sich aber auch bewusst, dass Maschinenlernen ohne Millionen von Daten wohl kaum möglich ist. Daher findet die EFF positive Worte für Apples Bemühungen in iOS 10, neue Funktionen so zu implementieren, dass der Schutz der Nutzerdaten weitmöglichst aufrecht erhalten wird.


Im Gegensatz zum allgemeinen Trend von Kamera-Apps und Fotoverwaltungen lässt Apple beispielsweise die Gesichts- und Objekterkennung nicht auf leistungsstarken Servern laufen, sondern direkt auf dem Gerät, ohne Übermittlung von Daten. Zwar ist es dadurch schwierig, eine hohe Geschwindigkeit und Genauigkeit zu bieten, doch für Nutzer bedeutet dies, dass keine sensiblen Fotos automatisch in das Internet gelangen.

Um mit Zustimmung des Nutzers dennoch statistische Daten zur Verbesserung von Funktionen sammeln zu können, greift Apple bekanntlich auf "Differential Privacy" zurück. Hierbei werden Daten durch zufällige Manipulationen anonymisiert, was erst bei großen Datenmengen im Millionenbereich als statistisches Rauschen in den Hintergrund tritt. Laut EFF ist dieser Ansicht dahinter zu begrüßen, das Verfahren aber in der Praxis bislang nicht erprobt.


Daher will die Foundation diese Änderung momentan nicht endgültig bewerten, da Apple auch das zugehörige Sicherheitsdokument bislang nicht aktualisiert hat, um das Verfahren näher zu erläutern. Entsprechend weist man darauf hin, dass mit iOS 10 unter Umständen mehr Nutzerdaten übertragen werden, als es bei bisherigen iOS-Version der Fall war.

Ob dabei die Privatsphäre tatsächlich geschützt wird, lässt sich erst nach Apples Offenlegung der Verfahren vernünftig einschätzen. Entsprechend fordert die EFF Apple auf, mehr Informationen zum verwendeten "Differential Privacy" bereitzustellen. So besteht die Hoffnung, dass andere Unternehmen den Ansatz adaptieren können, sodass am Ende alle Menschen weltweit von einem verbesserten Datenschutz profitieren.