Mac-urile urmăresc utilizatorii prin intermediul unui clasificator de membri ai familiei nedocumentat începând cu macOS 13

Găsirea țintei: Apple Intelligence / Graficul de cunoaștere personală

Această urmărire afectează macOS 13 și mai târziu, care funcționează atât pe Intel, cât și pe Apple silicon. Sistemul colectează date pe contacte, calendaruri, fotografii, mesaje, locație și timp de ecran. Acest grafic de cunoaștere personală este utilizat, se presupune, de către Modelele Mari de Limbaj. Documentele oficiale sunt minime. Apple a publicat o lucrare de cercetare din 2023 despre tehnicile de construcție grafică. Cu toate acestea, detaliile privind integrarea macOS sau colectarea exactă a datelor rămân rare. Nic Lydon a documentat anterior acest lucru în I Built a Personal Knowledge Graph.

Ce este în graficul de cunoaștere personală?

Cei doi demoni își stochează munca în `~/Library/IntelligencePlatform`. Acest directory conține cinci fișiere de bază de date SQLite în text simplu. Accesul este protejat de TCC Full Disk Access. Cel mai important dosar este `graph.db`. Este o bază de date cu trei magazine care utilizează 181 de clase de entități și 278 de predicate. Fiecare rând leagă un subiect, un predicat și un obiect. Subiectele pot fi persoane sau aplicații. Obiectele pot fi valori simple sau alte entități.

Scopul de colectare a datelor

Daemonii popula predicate din datele legate de OS. Acestea includ contacte, fotografii (recunoaștere facială), înregistrări în calendar, date de partajare a familiei și informații de identificare medicală. Sugestiile Siri din e-mail și mesaje sunt, de asemenea, incluse. Intențiile aplicațiilor și aplicațiile instalate contribuie la date. În plus, graficul urmărește cine apare cu cine în fotografii și în jurnalul de comunicare (cine, când, ce aplicație, direcție). Analiza detaliată a fost efectuată pe macOS 26 (versiunea 26.6.2). Un tablou de bord local, știu, permite utilizatorilor să vadă acest grafic de cunoștințe. Cercetarea a explorat, de asemenea, riscurile de securitate. Un experiment a arătat cum poate fi exploatat această bază de cunoștințe personale. Un singur punct de defecțiune a confidențialității ar putea reprezenta amenințări atunci când este combinat cu un LLM compromis.