Los investigadores de seguridad han documentado un sistema oculto que se incluye en todas las Mac: un par de procesos en segundo plano que construyen silenciosamente un gráfico de conocimiento detallado y consultable sobre la persona que usa la máquina y todos los que la rodean (sus contactos, sus relaciones familiares, sus rutinas diarias, incluso sus datos faciales) casi sin documentación oficial de Apple.
El análisis, publicado el 28 de octubre en el blog Eighth Rank por los investigadores Dario Pasquini y Michał Bazyli, resurgió de manera importante esta semana cuando llegó a la portada de Hacker News el viernes, obteniendo más de 750 puntos y un largo debate sobre la privacidad en el dispositivo. Todo el contenido del artículo se recopiló en macOS 26, versión 26.6.2, según los autores. Para más contexto sobre esta historia, consulta nuestra novedades de IA.
Dos demonios, cincuenta y una bases de datos
El sistema está construido por dos demonios que se incluyen con todas las Mac desde que llegó macOS 13 en 2022: construcción de conocimientos y plataforma de inteligencia. La propia documentación de Apple para el mecanismo equivale a una sola página de manual, que describe la construcción de conocimiento como un demonio que "analiza el contenido de este dispositivo para ayudar a construir un gráfico de conocimiento de propósito general", y poco más.
Según los investigadores, los demonios hacen referencias cruzadas de casi todo lo que el sistema operativo puede ver: contactos, calendario, fotos (incluidos datos faciales), mensajes y correo, ubicación, tiempo de pantalla, datos para compartir en familia (incluida la edad de cada miembro de un hogar), el contacto de emergencia de identificación médica en Salud, eventos y contactos que aparecen en las sugerencias de Siri, personas donadas por aplicaciones de terceros a través de App Intents y la lista de aplicaciones instaladas.
El resultado se encuentra en ~/Library/IntelligencePlatform: cincuenta y una bases de datos SQLite almacenadas en texto sin formato, protegidas del acceso casual mediante la puerta TCC Full Disk Access de macOS. El corazón del sistema es Graph.db, un almacén triple escrito en un vocabulario de 181 clases de entidad y 278 predicados. Cada fila codifica un sujeto, un predicado y un objeto (una persona, un tipo de relación y otra persona, lugar, organización o evento) y cada borde contiene puntuaciones de confianza, recuentos de fuentes y marcas de tiempo.
Tu vida, categorizada
La amplitud de la ontología es lo que llama la atención de la investigación. Los investigadores catalogaron las 181 clases de entidades y descubrieron que 57 de ellas (casi un tercio del vocabulario) describen actividades: dormir, hacer ejercicio, sesiones de atención plena, acostarse, desplazarse, cenar. Junto al gráfico hay tablas auxiliares que registran quién aparece con quién en sus fotos y un registro de comunicación que captura quién envió mensajes a quién, cuándo, en qué aplicación y en qué dirección: solo metadatos, sin contenido del mensaje.
Cuarenta y seis de los predicados son tipos de relaciones que cosifican los límites entre las personas, que es la forma en que el sistema captura no sólo a quién conoces sino también cómo se relacionan entre sí. Esa capacidad es lo que llevó a los usuarios de Hacker News a resumir el descubrimiento sin rodeos: cada Mac incluye un clasificador de familiares indocumentados.
El gráfico no son metadatos inactivos. Los investigadores lo describen como un almacén consultable del que recuperan grandes modelos de lenguaje: el sustrato que permite a Apple Intelligence responder preguntas sobre "las fotos de mi hermana del verano pasado" sin enviar datos a la nube. Los propios investigadores de Apple publicaron un artículo sobre las técnicas subyacentes de construcción de gráficos en 2023, pero los investigadores señalan que casi no se ha publicado nada sobre cómo se integra el sistema en el sistema operativo de envío.
Open-Sourcing: un vistazo y una advertencia
Para permitir a los usuarios inspeccionar sus propios gráficos, los investigadores lanzaron iKnow, un panel de código abierto que lee el contenido de ~/Library/IntelligencePlatform y muestra lo que el sistema cree sobre usted y su familia.
La sección final del artículo es deliberadamente provocativa. Los autores llevan a cabo un experimento mental (que, según señalan, se aplica a cualquier sistema personalizado) que muestra lo que sucede si dicha base de conocimientos termina en las manos equivocadas, combinándolo con un modelo de lenguaje "eliminado" (uno sin capacitación en seguridad) para demostrar cómo un "punto único de falla de privacidad" puede usarse como arma contra un usuario de maneras que las filtraciones de datos individuales no pueden.
El panorama más amplio
El hallazgo va en contra del marketing de privacidad que ha definido la estrategia de IA de Apple: el procesamiento en el dispositivo es genuinamente más privado que las alternativas en la nube, pero esta investigación muestra que "permanecer en su dispositivo" no significa "permanecer pequeño". Un sistema local que conozca su horario de sueño, sus desplazamientos, su árbol genealógico y su historial fotográfico es un objetivo de gran valor, ya sea que la amenaza sea un actor malicioso con breve acceso a una computadora portátil, una futura vulnerabilidad de software o un agente local demasiado capaz que se ve obligado a hacer un mal uso de lo que puede consultar.
Ninguno de los datos, enfatizan los investigadores, es transmitido fuera del dispositivo por los propios demonios; el análisis se centró en qué se almacena localmente y cómo. Pero a medida que los asistentes de IA obtienen un acceso más profundo al contexto local, el punto central de los investigadores se mantiene: los usuarios no recibieron una idea clara de lo que sus propias máquinas están construyendo a su alrededor, y tuvieron que aplicar ingeniería inversa a la respuesta ellos mismos.
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