सुरक्षा शोधकर्ताओं ने एक छिपी हुई प्रणाली का दस्तावेजीकरण किया है जो हर मैक पर आती है: पृष्ठभूमि प्रक्रियाओं की एक जोड़ी जो चुपचाप मशीन का उपयोग करने वाले व्यक्ति और उनके आस-पास के सभी लोगों के बारे में एक विस्तृत, पूछताछ योग्य ज्ञान ग्राफ बनाती है - उनके संपर्क, उनके पारिवारिक रिश्ते, उनकी दैनिक दिनचर्या, यहां तक कि उनके चेहरे का डेटा - ऐप्पल से लगभग कोई आधिकारिक दस्तावेज नहीं है।
शोधकर्ता डेरियो पास्क्विनी और माइकल बज़िली द्वारा आठवीं रैंक ब्लॉग पर 28 अक्टूबर को प्रकाशित विश्लेषण, इस सप्ताह प्रमुख रूप से फिर से सामने आया जब यह शुक्रवार को हैकर न्यूज़ के पहले पन्ने पर आया, जिसमें 750 से अधिक अंक आए और ऑन-डिवाइस गोपनीयता के बारे में एक लंबी बहस हुई। लेखकों के अनुसार, लेखन में सब कुछ macOS 26, संस्करण 26.6.2 पर एकत्र किया गया था। For more context on this story, see our ongoing AI trends.
दो डेमॉन, इक्यावन डेटाबेस
सिस्टम दो डेमॉन द्वारा बनाया गया है जो 2022 में macOS 13 के आने के बाद से प्रत्येक Mac के साथ शिप किए गए हैं: नॉलेजकंस्ट्रक्शन और इंटेलिजेंसप्लेटफ़ॉर्म। तंत्र के लिए ऐप्पल का स्वयं का दस्तावेज़ीकरण एक एकल मैन पेज के बराबर है, जो नॉलेजकंस्ट्रक्टेड को एक डेमॉन के रूप में वर्णित करता है जो "सामान्य प्रयोजन ज्ञान ग्राफ बनाने में मदद करने के लिए इस डिवाइस पर सामग्री का विश्लेषण करता है" - और थोड़ा और।
शोधकर्ताओं के अनुसार, डेमॉन लगभग हर चीज को क्रॉस-रेफरेंस करता है जिसे ऑपरेटिंग सिस्टम देख सकता है: संपर्क, कैलेंडर, तस्वीरें (चेहरा डेटा सहित), संदेश और मेल, स्थान, स्क्रीन टाइम, परिवार साझाकरण डेटा - जिसमें घर के प्रत्येक सदस्य की उम्र शामिल है - स्वास्थ्य में मेडिकल आईडी आपातकालीन संपर्क, सिरी सुझावों द्वारा सामने आए घटनाएं और संपर्क, ऐप इंटेंट्स के माध्यम से तीसरे पक्ष के ऐप्स द्वारा दान किए गए लोग और इंस्टॉल किए गए ऐप्स की सूची।
परिणाम ~/लाइब्रेरी/इंटेलिजेंसप्लेटफॉर्म में रहता है: इक्यावन SQLite डेटाबेस प्लेनटेक्स्ट में संग्रहीत होते हैं, जो macOS के TCC फुल डिस्क एक्सेस गेट द्वारा आकस्मिक पहुंच से सुरक्षित होते हैं। सिस्टम का हृदय ग्राफ.डीबी है, जो 181 इकाई वर्गों और 278 विधेय की शब्दावली में लिखा गया एक ट्रिपल स्टोर है। प्रत्येक पंक्ति एक विषय, एक विधेय और एक वस्तु को एन्कोड करती है - एक व्यक्ति, एक संबंध प्रकार, और एक अन्य व्यक्ति, स्थान, संगठन या घटना - प्रत्येक किनारे पर आत्मविश्वास स्कोर, स्रोत गणना और टाइमस्टैम्प होते हैं।
आपका जीवन, वर्गीकृत
ऑन्कोलॉजी की व्यापकता ही वह जगह है जहां शोध प्रभावशाली हो जाता है। शोधकर्ताओं ने सभी 181 इकाई वर्गों को सूचीबद्ध किया और पाया कि उनमें से 57 - शब्दावली का लगभग एक तिहाई - गतिविधियों का वर्णन करते हैं: सोना, व्यायाम करना, दिमागीपन सत्र, बिस्तर पर जाना, यात्रा करना, भोजन करना। ग्राफ़ के साथ-साथ आपकी तस्वीरों में कौन किसके साथ दिखाई देता है, इसकी रिकॉर्डिंग करने वाली सहायक तालिकाएँ हैं और एक संचार लॉग कैप्चरिंग है कि किसने, कब, किस ऐप में और किस दिशा में संदेश भेजा - केवल मेटाडेटा, संदेश सामग्री के बिना।
छियालीस विधेय संबंध प्रकार हैं जो लोगों के बीच के किनारों को दर्शाते हैं, इस प्रकार सिस्टम न केवल किसे जानता है बल्कि यह भी दर्शाता है कि वे एक-दूसरे से कैसे संबंधित हैं। उस क्षमता ने हैकर न्यूज़ उपयोगकर्ताओं को खोज को संक्षेप में संक्षेप में प्रस्तुत करने के लिए प्रेरित किया: प्रत्येक मैक एक अनिर्दिष्ट परिवार सदस्य क्लासिफायरियर को शिप करता है।
ग्राफ़ निष्क्रिय मेटाडेटा नहीं है. शोधकर्ता इसे एक क्वेरी करने योग्य स्टोर के रूप में वर्णित करते हैं जिसे बड़े भाषा मॉडल प्राप्त करते हैं - वह सब्सट्रेट जो ऐप्पल इंटेलिजेंस को क्लाउड पर डेटा भेजे बिना "पिछली गर्मियों से मेरी बहन की तस्वीरों" के बारे में सवालों के जवाब देने देता है। Apple के स्वयं के शोधकर्ताओं ने 2023 में अंतर्निहित ग्राफ़-निर्माण तकनीकों पर एक पेपर प्रकाशित किया, लेकिन शोधकर्ताओं ने ध्यान दिया कि सिस्टम को शिपिंग ऑपरेटिंग सिस्टम में कैसे एकीकृत किया जाता है, इसके बारे में लगभग कुछ भी प्रकाशित नहीं किया गया है।
ओपन-सोर्सिंग एक झलक - और एक चेतावनी
उपयोगकर्ताओं को अपने स्वयं के ग्राफ़ का निरीक्षण करने की सुविधा देने के लिए, शोधकर्ताओं ने iKnow जारी किया, एक ओपन-सोर्स डैशबोर्ड जो ~/लाइब्रेरी/इंटेलिजेंसप्लेटफ़ॉर्म की सामग्री को पढ़ता है और प्रस्तुत करता है कि सिस्टम आपके और आपके परिवार के बारे में क्या सोचता है।
पेपर का अंतिम खंड जानबूझकर उत्तेजक है। लेखक एक विचार प्रयोग चलाते हैं - जो वे नोट करते हैं कि किसी भी वैयक्तिकृत प्रणाली पर लागू होता है - यह दर्शाता है कि यदि ऐसा ज्ञान आधार गलत हाथों में चला जाता है तो क्या होता है, इसे "समाप्त" भाषा मॉडल (सुरक्षा प्रशिक्षण हटा दिया गया) के साथ जोड़कर यह प्रदर्शित किया जाता है कि कैसे "गोपनीयता के एकल बिंदु की विफलता" को उपयोगकर्ता के खिलाफ उन तरीकों से हथियार बनाया जा सकता है जो व्यक्तिगत डेटा लीक नहीं हो सकते हैं।
बड़ी तस्वीर
यह खोज अजीब तरह से गोपनीयता-प्रथम मार्केटिंग के ख़िलाफ़ है जिसने ऐप्पल की एआई रणनीति को परिभाषित किया है: ऑन-डिवाइस प्रोसेसिंग वास्तव में क्लाउड विकल्पों की तुलना में अधिक निजी है, लेकिन इस शोध से पता चलता है कि "आपके डिवाइस पर रहता है" का मतलब "छोटा रहता है" नहीं है। एक स्थानीय प्रणाली जो आपके सोने के शेड्यूल, आपके आवागमन, आपके परिवार के पेड़ और आपके फोटो इतिहास को जानती है, एक उच्च-मूल्य का लक्ष्य है - चाहे खतरा एक दुर्भावनापूर्ण अभिनेता हो जिसके पास लैपटॉप तक संक्षिप्त पहुंच हो, भविष्य में सॉफ़्टवेयर की भेद्यता हो, या अत्यधिक सक्षम स्थानीय एजेंट हो जो वह जो क्वेरी कर सकता है उसका दुरुपयोग करने के लिए प्रेरित हो।
शोधकर्ता इस बात पर जोर देते हैं कि कोई भी डेटा स्वयं डेमॉन द्वारा ऑफ-डिवाइस प्रसारित नहीं किया जाता है; विश्लेषण का संबंध था कि स्थानीय स्तर पर क्या संग्रहीत किया जाता है और कैसे। लेकिन जैसे-जैसे एआई सहायकों को स्थानीय संदर्भ तक गहरी पहुंच मिलती है, शोधकर्ताओं का मुख्य बिंदु यह है: उपयोगकर्ताओं को उनकी अपनी मशीनें उनके बारे में क्या बना रही हैं, इसकी कोई स्पष्ट तस्वीर नहीं दी गई थी, और उन्हें स्वयं उत्तर को रिवर्स-इंजीनियर करना पड़ा।
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
