Security researchers have documented a hidden system that ships on every Mac: a pair of background processes that quietly build a detailed, queryable knowledge graph about the person using the machine and everyone around them — their contacts, their family relationships, their daily routines, even their face data — with almost no official documentation from Apple.
The analysis, published October 28 on the Eighth Rank blog by researchers Dario Pasquini and Michał Bazyli, resurfaced in a major way this week when it hit the front page of Hacker News on Friday, drawing more than 750 points and a lengthy debate about on-device privacy. Everything in the write-up was collected on macOS 26, version 26.6.2, according to the authors. この件の詳細は、AIニュースをご覧ください。
Two Daemons, Fifty-One Databases
このシステムは、2022 年に macOS 13 が登場して以来、すべての Mac に同梱されている 2 つのデーモン、knowledgeconstructiond と Intelligenceplatformd によって構築されています。このメカニズムに関する Apple 独自のドキュメントは、単一のマニュアル ページに相当します。そこでは、knowledgeconstructiond を「このデバイス上のコンテンツを分析して、汎用ナレッジ グラフの構築を支援する」デーモンとして説明されています。
According to the researchers, the daemons cross-reference nearly everything the operating system can see: Contacts, Calendar, Photos (including face data), Messages and Mail, location, Screen Time, Family Sharing data — including the age of every member of a household — the Medical ID emergency contact in Health, events and contacts surfaced by Siri Suggestions, people donated by third-party apps through App Intents, and the list of installed apps.
The result lives in ~/Library/IntelligencePlatform: fifty-one SQLite databases stored in plaintext, protected from casual access by macOS's TCC Full Disk Access gate. The heart of the system is graph.db, a triple store written in a vocabulary of 181 entity classes and 278 predicates.すべての行は、主語、述語、目的語 (人、関係タイプ、および別の人、場所、組織、またはイベント) をエンコードし、各エッジには信頼スコア、ソース数、およびタイムスタンプが含まれます。
Your Life, Categorized
The breadth of the ontology is where the research gets striking.研究者らは、181 のすべてのエンティティ クラスをカタログ化したところ、そのうちの 57 クラス (語彙のほぼ 3 分の 1) が、睡眠、運動、マインドフルネス セッション、就寝、通勤、食事などの活動を記述していることを発見しました。 Alongside the graph sit auxiliary tables recording who appears with whom in your photos and a communication log capturing who messaged whom, when, in which app, and in which direction — metadata only, without message content.
述語のうち 46 個は、人々の間のエッジを具体化する関係タイプです。これにより、システムは、ユーザーが誰を知っているかだけでなく、人々が互いにどのように関係しているかを捕捉します。 That capability is what led Hacker News users to summarize the discovery bluntly: every Mac ships an undocumented family member classifier.
The graph is not idle metadata. The researchers describe it as a queryable store that large language models retrieve from — the substrate that lets Apple Intelligence answer questions about "my sister's photos from last summer" without sending data to the cloud. Apple's own researchers published a paper on the underlying graph-construction techniques in 2023, but the researchers note that almost nothing has been published about how the system is integrated into the shipping operating system.
Open-Sourcing a Peek — and a Warning
To let users inspect their own graphs, the researchers released iKnow, an open-source dashboard that reads the contents of ~/Library/IntelligencePlatform and renders what the system believes about you and your family.
The paper's final section is deliberately provocative.著者らは、このような知識ベースが悪者の手に渡った場合に何が起こるかを示す思考実験を実行し、そのような知識ベースを「完全に削除された」言語モデル（安全性トレーニングが削除されたもの）と組み合わせて、個人データの漏洩が不可能な方法で「プライバシーの単一障害点」がユーザーに対してどのように武器化されるかを実証しました。
全体像
この発見は、Apple の AI 戦略を定義してきたプライバシー最優先のマーケティングに奇妙にも矛盾しています。デバイス上の処理は、クラウドの代替処理よりも真にプライバシーが高いのですが、この調査は、「デバイス上にとどまる」ことが「小さいままである」ことを意味するものではないことを示しています。あなたの睡眠スケジュール、通勤時間、家系図、写真の履歴を把握しているローカル システムは、価値の高いターゲットです。脅威がラップトップに短時間アクセスする悪意のある攻撃者であるか、将来のソフトウェアの脆弱性であるか、クエリできるものを悪用するよう促された有能すぎるローカル エージェントであるかにかかわらず、重要です。
研究者らは、どのデータもデーモン自体によってデバイス外に送信されることはないと強調しています。分析は、ローカルに何がどのように保存されるかに関するものでした。しかし、AI アシスタントがローカル コンテキストにさらに深くアクセスできるようになるにつれて、研究者らの核心的な主張は変わりません。ユーザーには、自分のマシンが自分について何を構築しているのか明確なイメージが与えられておらず、答えを自分でリバース エンジニアリングする必要があるということです。
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