Sicherheitsforscher haben ein verstecktes System dokumentiert, das auf jedem Mac vorhanden ist: ein Paar Hintergrundprozesse, die still und leise ein detailliertes, abfragbares Wissensdiagramm über die Person erstellen, die die Maschine verwendet, und alle um sie herum – ihre Kontakte, ihre Familienbeziehungen, ihre täglichen Routinen, sogar ihre Gesichtsdaten – und das fast ohne offizielle Dokumentation von Apple.
Die Analyse, die am 28. Oktober von den Forschern Dario Pasquini und Michał Bazyli im Eighth Rank-Blog veröffentlicht wurde, tauchte diese Woche erneut auf, als sie am Freitag auf der Titelseite von Hacker News erschien und mehr als 750 Punkte erzielte und eine lange Debatte über den Datenschutz auf dem Gerät auslöste. Nach Angaben der Autoren wurde alles im Artikel auf macOS 26, Version 26.6.2, gesammelt. Weitere Informationen zu dieser Geschichte finden Sie in unserer KI-Branchenberichterstattung.
Zwei Dämonen, einundfünfzig Datenbanken
Das System wird von zwei Daemons erstellt, die seit der Einführung von macOS 13 im Jahr 2022 mit jedem Mac ausgeliefert werden: KnowledgeConstructiond und IntelligencePlatformD. Apples eigene Dokumentation für den Mechanismus besteht aus einer einzigen Manpage, die KnowledgeConstructiond als Daemon beschreibt, der „Inhalte auf diesem Gerät analysiert, um beim Aufbau eines allgemeinen Wissensgraphen zu helfen“ – und wenig mehr.
Den Forschern zufolge verweisen die Daemons auf fast alles, was das Betriebssystem sehen kann: Kontakte, Kalender, Fotos (einschließlich Gesichtsdaten), Nachrichten und E-Mails, Standort, Bildschirmzeit, Familienfreigabedaten – einschließlich des Alters jedes Mitglieds eines Haushalts – den medizinischen Notfallkontakt im Gesundheitsbereich, von Siri Suggestions angezeigte Ereignisse und Kontakte, von Drittanbieter-Apps über App Intents gespendete Personen und die Liste der installierten Apps.
Das Ergebnis befindet sich in ~/Library/IntelligencePlatform: einundfünfzig SQLite-Datenbanken, die im Klartext gespeichert sind und durch das TCC Full Disk Access-Gate von macOS vor zufälligem Zugriff geschützt sind. Das Herzstück des Systems ist graph.db, ein Dreifachspeicher, der in einem Vokabular aus 181 Entitätsklassen und 278 Prädikaten geschrieben ist. Jede Zeile kodiert ein Subjekt, ein Prädikat und ein Objekt – eine Person, einen Beziehungstyp und eine andere Person, einen anderen Ort, eine andere Organisation oder ein anderes Ereignis – wobei jede Kante Konfidenzwerte, Quellenzahlen und Zeitstempel trägt.
Dein Leben, kategorisiert
Die Breite der Ontologie ist der Punkt, an dem die Forschung auffällt. Die Forscher katalogisierten alle 181 Entitätsklassen und stellten fest, dass 57 davon – fast ein Drittel des Wortschatzes – Aktivitäten beschreiben: Schlafen, Sport treiben, Achtsamkeitssitzungen, Zubettgehen, Pendeln, Essen. Neben der Grafik finden Sie Hilfstabellen, die aufzeichnen, wer mit wem auf Ihren Fotos erscheint, und ein Kommunikationsprotokoll, das festhält, wer wann, in welcher App und in welche Richtung wem eine Nachricht geschickt hat – nur Metadaten, ohne Nachrichteninhalt.
Sechsundvierzig der Prädikate sind Beziehungstypen, die die Grenzen zwischen Menschen vergegenständlichen. Auf diese Weise erfasst das System nicht nur, wen Sie kennen, sondern auch, wie sie sich zueinander verhalten. Diese Fähigkeit veranlasste die Benutzer von Hacker News, die Entdeckung unverblümt zusammenzufassen: Jeder Mac verfügt über einen undokumentierten Klassifikator für Familienmitglieder.
Bei dem Diagramm handelt es sich nicht um Leerlaufmetadaten. Die Forscher beschreiben es als einen abfragbaren Speicher, aus dem große Sprachmodelle abrufen – das Substrat, das es Apple Intelligence ermöglicht, Fragen zu „den Fotos meiner Schwester vom letzten Sommer“ zu beantworten, ohne Daten an die Cloud zu senden. Apples eigene Forscher veröffentlichten im Jahr 2023 ein Papier über die zugrunde liegenden Graphkonstruktionstechniken, die Forscher stellen jedoch fest, dass fast nichts darüber veröffentlicht wurde, wie das System in das Schiffsbetriebssystem integriert ist.
Open-Sourcing ein Vorgeschmack – und eine Warnung
Damit Benutzer ihre eigenen Diagramme einsehen können, haben die Forscher iKnow veröffentlicht, ein Open-Source-Dashboard, das den Inhalt von ~/Library/IntelligencePlatform liest und wiedergibt, was das System über Sie und Ihre Familie glaubt.
Der letzte Abschnitt des Papiers ist bewusst provokativ. Die Autoren führen ein Gedankenexperiment durch – das ihrer Meinung nach auf jedes personalisierte System zutrifft – und zeigen, was passiert, wenn eine solche Wissensdatenbank in die falschen Hände gerät. Sie kombinieren es mit einem „abgeschriebenen“ Sprachmodell (eines, bei dem das Sicherheitstraining entfernt wurde), um zu demonstrieren, wie ein „Single Point of Failure für den Datenschutz“ auf eine Weise gegen einen Benutzer eingesetzt werden kann, wie einzelne Datenlecks dies nicht können.
Das größere Bild
Das Ergebnis steht im Widerspruch zu dem Privacy-First-Marketing, das die KI-Strategie von Apple definiert hat: Die Verarbeitung auf dem Gerät ist wirklich privater als Cloud-Alternativen, aber diese Untersuchung zeigt, dass „bleibt auf Ihrem Gerät“ nicht bedeutet, dass es „klein“ bleibt. Ein lokales System, das Ihren Schlafplan, Ihren Weg zur Arbeit, Ihren Stammbaum und Ihren Fotoverlauf kennt, ist ein wertvolles Ziel – unabhängig davon, ob es sich bei der Bedrohung um einen böswilligen Akteur mit kurzem Zugriff auf einen Laptop, eine künftige Softwareschwachstelle oder einen übermäßig fähigen lokalen Agenten handelt, der dazu aufgefordert wird, die Abfragemöglichkeiten zu missbrauchen.
Die Forscher betonen, dass keine der Daten von den Daemons selbst außerhalb des Geräts übertragen wird; Bei der Analyse ging es darum, was lokal gespeichert wird und wie. Da KI-Assistenten jedoch einen tieferen Zugang zum lokalen Kontext erhalten, bleibt der Kernpunkt der Forscher bestehen: Den Benutzern wurde kein klares Bild davon vermittelt, was ihre eigenen Maschinen über sie aufbauen, und sie mussten die Antwort selbst nachentwickeln.
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