سیکیورٹی محققین نے ایک پوشیدہ نظام کو دستاویز کیا ہے جو ہر میک پر بھیجتا ہے: پس منظر کے عمل کا ایک جوڑا جو خاموشی سے مشین استعمال کرنے والے شخص اور اس کے آس پاس کے ہر فرد کے بارے میں ایک تفصیلی، قابل استفسار علمی گراف تیار کرتا ہے — ان کے رابطے، ان کے خاندانی تعلقات، ان کے روزمرہ کے معمولات، یہاں تک کہ ان کے چہرے کا ڈیٹا — ایپل کی طرف سے تقریباً کوئی سرکاری دستاویز نہیں ہے۔
یہ تجزیہ، جو 28 اکتوبر کو محققین Dario Pasquini اور Michał Bazyli کے آٹھویں رینک کے بلاگ پر شائع ہوا، اس ہفتے ایک بڑے انداز میں اس وقت سامنے آیا جب اس نے جمعہ کو ہیکر نیوز کے صفحہ اول پر ٹکرا دیا، جس میں 750 سے زیادہ پوائنٹس اور آن ڈیوائس پرائیویسی کے بارے میں ایک طویل بحث ہوئی۔ مصنفین کے مطابق، تحریر میں موجود ہر چیز کو macOS 26، ورژن 26.6.2 پر جمع کیا گیا تھا۔ For more context on this story, see our ongoing latest AI developments.
دو ڈیمن، اکیاون ڈیٹا بیس
یہ سسٹم دو ڈیمنز کے ذریعے بنایا گیا ہے جو 2022 میں macOS 13 کے آنے کے بعد سے ہر میک کے ساتھ بھیجے گئے ہیں: knowledge constructiond and intelligence Platformd۔ میکانزم کے لیے ایپل کی اپنی دستاویزات ایک سنگل مین پیج کے برابر ہیں، جو نالج کنسٹرکشن کو ایک ڈیمون کے طور پر بیان کرتا ہے جو "اس ڈیوائس پر مواد کا تجزیہ کرتا ہے تاکہ عام مقصد کے علم کا گراف بنانے میں مدد ملے" - اور کچھ اور۔
محققین کے مطابق، ڈیمنز تقریباً ہر چیز کا حوالہ دیتے ہیں جو آپریٹنگ سسٹم دیکھ سکتا ہے: رابطے، کیلنڈر، تصاویر (بشمول چہرے کا ڈیٹا)، پیغامات اور میل، مقام، اسکرین ٹائم، فیملی شیئرنگ ڈیٹا — بشمول گھر کے ہر فرد کی عمر — ہیلتھ میں میڈیکل آئی ڈی کا ہنگامی رابطہ، سری تجاویز کے ذریعے منظر عام پر آنے والے واقعات اور رابطے، ایپ کے تیسرے حصے کے ذریعے انسٹال کیے گئے عطیات اور ایپ کی فہرست میں شامل افراد۔ ایپس
نتیجہ ~/Library/IntelligencePlatform میں رہتا ہے: سادہ متن میں ذخیرہ شدہ اکیاون SQLite ڈیٹا بیس، جو macOS کے TCC فل ڈسک ایکسیس گیٹ کے ذریعے آرام دہ رسائی سے محفوظ ہیں۔ سسٹم کا دل graph.db ہے، ایک ٹرپل اسٹور جو 181 ہستی کلاسوں اور 278 پیشین گوئیوں کی ذخیرہ الفاظ میں لکھا گیا ہے۔ ہر قطار ایک موضوع، ایک پیشین گوئی اور ایک شے — ایک شخص، رشتے کی قسم، اور دوسرا شخص، جگہ، تنظیم یا ایونٹ — کو انکوڈ کرتی ہے جس کے ہر کنارے پر اعتماد کے اسکور، ماخذ کی گنتی اور ٹائم اسٹیمپ ہوتے ہیں۔
آپ کی زندگی، درجہ بندی
آنٹولوجی کی وسعت وہ ہے جہاں تحقیق حیرت انگیز ہو جاتی ہے۔ محققین نے تمام 181 ہستی کلاسوں کی فہرست بنائی اور پایا کہ ان میں سے 57 - الفاظ کا تقریباً ایک تہائی حصہ - سرگرمیوں کی وضاحت کرتا ہے: سونا، ورزش کرنا، ذہن سازی کے سیشن، بستر پر جانا، سفر کرنا، کھانا کھانا۔ گراف کے ساتھ معاون میزیں یہ ریکارڈنگ کرتی ہیں کہ آپ کی تصاویر میں کون کس کے ساتھ ظاہر ہوتا ہے اور ایک کمیونیکیشن لاگ کیپچر کرتا ہے کہ کس نے کس کو، کب، کس ایپ میں، اور کس سمت میں پیغام دیا — صرف میٹا ڈیٹا، بغیر پیغام کے مواد کے۔
پیشین گوئیوں میں سے چھیالیس ایسے رشتے کی قسمیں ہیں جو لوگوں کے درمیان کناروں کو دوبالا کرتی ہیں، جس سے سسٹم نہ صرف یہ کہ آپ کس کو جانتے ہیں بلکہ ان کا ایک دوسرے سے کیا تعلق ہے۔ اسی قابلیت نے ہیکر نیوز کے صارفین کو دریافت کو دو ٹوک الفاظ میں خلاصہ کرنے پر مجبور کیا: ہر میک ایک غیر دستاویزی خاندانی ممبر کی درجہ بندی کرتا ہے۔
گراف بیکار میٹا ڈیٹا نہیں ہے۔ محققین اسے ایک قابل استفسار اسٹور کے طور پر بیان کرتے ہیں جس سے بڑے لینگویج ماڈلز بازیافت کرتے ہیں - وہ سبسٹریٹ جو ایپل انٹیلی جنس کو کلاؤڈ کو ڈیٹا بھیجے بغیر "پچھلی موسم گرما سے میری بہن کی تصاویر" کے بارے میں سوالات کے جوابات دینے دیتا ہے۔ ایپل کے اپنے محققین نے 2023 میں بنیادی گراف کی تعمیر کی تکنیک پر ایک مقالہ شائع کیا، لیکن محققین نے نوٹ کیا کہ اس نظام کو شپنگ آپریٹنگ سسٹم میں کیسے ضم کیا جاتا ہے اس کے بارے میں تقریباً کچھ بھی شائع نہیں کیا گیا ہے۔
اوپن سورسنگ ایک جھانکنا — اور ایک انتباہ
صارفین کو ان کے اپنے گراف کا معائنہ کرنے دینے کے لیے، محققین نے iKnow جاری کیا، ایک اوپن سورس ڈیش بورڈ جو ~/Library/IntelligencePlatform کے مواد کو پڑھتا ہے اور یہ پیش کرتا ہے کہ سسٹم آپ اور آپ کے خاندان کے بارے میں کیا مانتا ہے۔
پیپر کا آخری حصہ جان بوجھ کر اشتعال انگیز ہے۔ مصنفین ایک سوچا تجربہ چلاتے ہیں - جس کا وہ نوٹ کرتے ہیں کہ کسی بھی ذاتی نظام پر لاگو ہوتا ہے - یہ دکھاتا ہے کہ اگر ایسا علمی بنیاد غلط ہاتھوں میں ختم ہو جائے تو کیا ہوتا ہے، اسے "خراب" زبان کے ماڈل کے ساتھ جوڑ کر (جس میں حفاظتی تربیت ہٹا دی گئی ہے) یہ ظاہر کرنے کے لیے کہ کس طرح "پرائیویسی سنگل پوائنٹ آف فیل ہونے" کو اس طرح سے ہتھیار بنایا جا سکتا ہے کہ انفرادی ڈیٹا لیک نہیں ہو سکتا۔
بڑی تصویر
یہ دریافت پرائیویسی فرسٹ مارکیٹنگ کے خلاف عجیب و غریب طور پر اترتی ہے جس نے ایپل کی AI حکمت عملی کی وضاحت کی ہے: آن ڈیوائس پروسیسنگ کلاؤڈ متبادل کے مقابلے میں حقیقی طور پر زیادہ نجی ہے، لیکن اس تحقیق سے پتہ چلتا ہے کہ "آپ کے آلے پر رہتا ہے" کا مطلب "چھوٹا رہنا" نہیں ہے۔ ایک مقامی نظام جو آپ کے سونے کے شیڈول، آپ کے سفر، آپ کے خاندانی درخت اور آپ کی تصویر کی تاریخ کو جانتا ہے ایک اعلیٰ قیمت کا ہدف ہے — چاہے خطرہ لیپ ٹاپ تک مختصر رسائی کے ساتھ ایک بدنیتی پر مبنی اداکار ہو، مستقبل میں سافٹ ویئر کی کمزوری، یا حد سے زیادہ قابل مقامی ایجنٹ کو غلط استعمال کرنے کا اشارہ کیا گیا ہو جس سے وہ استفسار کر سکتا ہے۔
کوئی بھی ڈیٹا، جس پر محققین زور دیتے ہیں، خود ڈیمنز کے ذریعہ آف ڈیوائس سے منتقل نہیں ہوتا ہے۔ تجزیہ اس بات سے متعلق ہے کہ مقامی طور پر کیا ذخیرہ کیا جاتا ہے اور کیسے۔ لیکن جیسا کہ AI معاونین مقامی سیاق و سباق تک گہری رسائی حاصل کرتے ہیں، محققین کا بنیادی نکتہ یہ ہے: صارفین کو اس بارے میں کوئی واضح تصویر نہیں دی گئی کہ ان کی اپنی مشینیں ان کے بارے میں کیا بنا رہی ہیں، اور انہیں خود ہی جواب کو ریورس انجینئر کرنا پڑا۔
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
