Horvath 在会上的评论中列出了苹果现在运用的三种隐私维护手法。第一类是差分隐私（Differential privacy），这是业界常用的数据匿名化手法之一。该技能会经过算法在搜集的数据中自动参加数学噪声，类似于人为增加或删去小部分数据，使得这些数据难以被精准归类和辨认。第二类是数据本地处理（On-device processing）。Horvath 表明，得益于当今手机等移动设备强悍的核算功能，许多运算使命和模型都能够直接在设备上处理，无需发送信息到服务器上。
第三类是随机标识（Random identifiers）。在运用苹果设备时，像是 Siri 和地图等服务无法防止地会向服务器发送数据，这些数据中代表用户的标识符是随机生成的。
除此之外，Horvath 还重申了端到端加密技能的重要性，以及苹果对数据搜集最小化准则的了解和实践。她以 Siri 语音帮手为例，称用户在问询气候时，苹果只会运用准确到城市的方位数据，而只要在用户问询邻近的加油站或许超市时，苹果才会搜集经纬度等准确地理信息。
