Từ năm 2022 mọi máy Mac đều âm thầm dựng đồ thị tri thức và chấm điểm quan hệ gia đình

Từ năm 2022, mọi máy Mac đều chạy hai daemon nền dựng đồ thị tri thức về người dùng và gia đình, vậy mà Apple gần như không ghi tài liệu gì. Bài này kể những gì nhóm 8rank đọc được từ đĩa máy, máy chấm điểm người thân bằng cách nào, và anh em làm gì được ngay bây giờ.

Hai daemon chạy từ macOS 13 năm 2022 dựng đồ thị tri thức cá nhân trong 51 database SQLite

Chuyện này không bắt đầu từ Apple Intelligence, nó bắt đầu từ năm 2022.

Một dòng man page là tài liệu chính thức duy nhất

Từ macOS 13 Ventura năm 2022, mọi máy Mac đều chạy hai daemon nền knowledgeconstructiond và intelligenceplatformd, dựng đồ thị tri thức về thiết bị và người dùng. Các bài tóm lược nói hệ thống chạy trên cả Intel lẫn Apple Silicon, còn 8rank phân tích trên macOS 26.6.2, build 25G83.

Tài liệu duy nhất là một dòng man page. Mình đọc tới đây thì thấy lạ, hệ thống chạy từ 2022 mà Apple gần như không ghi tài liệu gì. Chuyện LLM truy xuất từ đồ thị thì bài gốc chỉ ghi allegedly, tức là chưa chắc chắn, vì đồ thị có từ 2022, Apple Intelligence cuối 2024 mới ra nên nó chỉ là lớp dùng đồ thị sau này.

51 database SQLite plaintext sau cửa Full Disk Access

Toàn bộ đồ thị nằm trong ~/Library/IntelligencePlatform, 51 database SQLite lưu dạng plaintext, trong vùng được TCC Full Disk Access bảo vệ. Dữ liệu đổ vào từ Contacts, Photos, Calendar, Family Sharing, Health Medical ID, Siri Suggestions, App Intents, app đã cài, communication log, vị trí, Wallet, Apple Music.

Nhìn danh sách nguồn đổ về, mình thấy choáng, hình như chưa có gì trên Mac gom nhiều tới vậy. Stream ContextualUnderstanding.PhysicalSocial giống log ghi ai đã ở gần chủ máy nhưng tác giả chưa từng thấy nó được điền. Sau khi lên 27.0.1, đồ thị rút lại phần lớn các dòng đã dựng, rồi dựng lại trong ngày hôm sau.

Trong graph.db mỗi dòng là một bộ ba, 181 class và 278 predicate

Kho chính graph.db là một triple store, mỗi dòng là một bộ ba chủ thể, predicate và đối tượng, với 181 entity class và 278 predicate, với 57 class mô tả activity và 46 relationship type class.

Tạm hiểu là gần một phần ba từ vựng mô tả người dùng đang làm gì. Cờ implemented chỉ có nghĩa là nhóm tìm được một cơ chế có thể chịu trách nhiệm cho class đó, đấy là suy luận, chưa phải ground truth.

Máy Mac chấm điểm quan hệ gia đình bằng 144 feature và hai model CoreML XGBoost

Biết đồ thị chứa gì mới là nửa chuyện, nửa còn lại nằm ở bảng điểm.

Điểm nằm riêng trong entityTagging.db, tính lại mỗi ngày

Điểm gia đình nằm riêng trong entityTagging.db, một dòng một người, 17 cột quan hệ, tính lại mỗi ngày. Hai model CoreML EntityTagging_Family.mlmodelc và EntityTagging_FamilyAndFriends.mlmodelc, cả hai là binary XGBoost classifier, nhận 144 feature và trả về class cùng xác suất. Chỉ 2 trong 17 cột có model đi kèm, 15 cột còn lại không lần ra cơ chế điền, và đây mới là con số làm mình chú ý nhất.

Trong 144 feature identity chỉ là phần nhỏ, ảnh chụp và nhắn tin mới quyết định

144 feature chia 3 nhóm, 20 identity, 40 communication, 84 photos. Nhóm identity gồm cùng họ, cùng địa chỉ nhà, có iCloud Family, còn phần lớn là nhắn tin và ảnh chụp chung.

Feature photosPersonPosteriorProbabilityGivenSaturdayNight là tên thật trong classifier, nghe dài ngoằng vậy thôi chứ nó quyết định ai là family dựa trên ảnh chụp chung tối thứ Bảy. 12 analyzer trong Photos chấm partner, parent, child, coworker, friend. Khi Apple Intelligence đang bật, LLM on-device đọc tin nhắn để đặt tên lên khuôn mặt chưa có tên, anh em nhớ đấy.

Điểm chỉ ghi vài giá trị rời rạc, chỉ cột mother chạm đỉnh thang

Bảng điểm chỉ ghi vài giá trị rời rạc, 0.125, 0.25, 0.5, 0.96, hai cột alumni và unknown không bao giờ được dùng. Mẹ, cha và con gái trong ảnh minh họa ở mức 0.960, nhưng tác giả nói rõ điểm đó là bịa ra, trên máy thật chỉ mother chạm tới đỉnh thang.

Một người bị classifier chấm cùng lúc là family, partner, child, sibling

Máy không biết chắc, máy chỉ đoán bằng xác suất. Người dùng Hacker News tên jimz cho biết classifier gần như không biết gì ngoài mom và dad, rồi nó chấm một thực thể giả cùng lúc là family, partner, child, sibling.

Đứa trẻ, nhà trẻ, lịch trình cả nhà và giờ ngủ đều nằm trong đồ thị trên máy tác giả 8rank

144 feature nghe thì khô, nhưng ráp lại trên một máy thật thì bức tranh hiện ra rất cụ thể.

Máy biết tên nhà trẻ, tuổi áng chừng và số gọi phụ huynh

Trên máy tác giả 8rank, đồ thị biết có một đứa trẻ trong nhà và độ tuổi áng chừng, nhà trẻ theo học và cả hai số điện thoại để liên hệ tới đó. Kho giữ tên cơ sở và số liên lạc, không giữ giờ đưa đón. Family Sharing cho biết tuổi từng thành viên.

Mình đọc tới đoạn này thì thấy rợn nhất là máy biết tới mức đủ để gọi cho một phụ huynh, bằng số điện thoại mà máy đã tin.

Một sự kiện calendar suy ra cả nhà ở đâu, khi nào

Một sự kiện calendar, một địa điểm, hai khung giờ đã lưu và một tiêu đề nêu tên gia đình là đủ để máy suy ra cả nhà sẽ ở đâu, vào ngày nào, khoảng giờ nào. Scorecard nêu tên người được chấm là family, một vòng tròn Family Sharing cho biết ai cùng một nhóm gia đình. App đã cài nằm trong cùng một file, chi tiết tới cả password manager.

Giờ ngủ lộ ra từ log yên tĩnh 1 giờ tới 7 giờ sáng

Communication log giữ một năm lăn, 6.542 lượt tương tác trên 600 thực thể trong bài weaponization. Từ log này iKnow vẽ được giờ ngủ, dải nhạt từ 1 giờ tới 7 giờ sáng. Mọi người thử nghĩ mà xem, máy không cần ai khai báo giờ ngủ.

Face index chỉ dựng từ ảnh, 8.904 khuôn mặt gom cụm trên 1.643 bức ảnh trong fixture minh họa. Chuyện này không chỉ về người dùng máy Mac, những người xung quanh cũng nằm trong đó, và không ai được hỏi ý kiến, đấy mới là phần khiến mình khó chịu nhất.

Dữ liệu ở local là điểm cộng thật nhưng một query là đủ để đọc hết kho

Dữ liệu ở local thì có gì phải lo, anh em? Đây là chỗ thread Hacker News chia hai phe.

Dữ liệu thật sự ở local, không rời khỏi máy và không bán cho advertiser

Phe bênh vực nói dữ liệu lưu local, không đi tới server Apple, không bán cho advertiser, và phiên bản của Apple chết cùng phần cứng, như Nic Lydon viết rõ. Trên thread Hacker News, một commenter viết tin tốt là cái này hoàn toàn ở local, và Siri cần context này để biết người dùng đang nói James nào.

Mình đồng tình với phe này ở mức cơ bản, và không có bằng chứng nào cho thấy dữ liệu rời khỏi thiết bị.

Một query là đủ, kho đã làm trước công việc nặng nhọc

Phe lo ngại nói local không có nghĩa là an toàn, vì kho tập trung mọi thứ vào một nơi, một query là đủ. Full Disk Access thường được cấp cho terminal và editor, một lần npm install với postinstall script độc hại là có thể đọc kho này.

Hồi trước, dữ liệu loãng trong hàng chục gigabyte ảnh, mail và tin nhắn nên tấn công đắt đỏ. Đồ thị làm trước công việc đó, kết quả là vài megabyte SQLite, và kẻ tấn công chỉ cần một query. Bài weaponization của 8rank là thought experiment, không phải tấn công đã chứng minh, cả hai kịch bản đều cần Full Disk Access trên máy mục tiêu.

Bản Apple chết cùng phần cứng tốt hơn cloud, nhưng chưa đủ yên tâm

Phiên bản của Apple chết cùng phần cứng, model của Google và Meta sống trên cloud để nhắm quảng cáo, nhưng điểm khác biệt này không xóa được rủi ro tập trung dữ liệu. Chỗ cộng đồng hay hiểu sai nằm ở phép so sánh một người bạn ghi nhớ sinh nhật với một cỗ máy chấm điểm cả nhà bằng 144 feature, hai việc này chưa tương xứng.

Nghe xong, mình tạm ngả về phía lo ngại, vì kho đã gom sẵn mọi thứ vào một chỗ.

Xoá rồi mà dữ liệu vẫn còn trong bảng expired_stable_graph, và chưa ai chốt được cách tắt hai daemon

Phần xóa dữ liệu mới thật sự khó chịu, đồ thị live biết quên, nhưng kho giữ lại một bản sao.

Dòng bị rút sang bảng expired giữ nguyên confidence và nguồn gốc, scorecard vẫn chấm người đã biến mất

Đồ thị live biết quên, xóa một contact thì lần chạy sau thay toàn bộ bảng, nhưng kho giữ bảng thứ hai là expired_stable_graph, dòng bị rút chuyển sang đó. Giữ bao lâu thì không rõ, dường như khoảng 48 giờ.

Cơ mà 48 giờ chưa chắc là giới hạn thật, vì trên máy tác giả vẫn đọc được những bản ghi rất cũ. Bài weaponization đếm được 2.471 dòng trong các bảng expired, 51 quan hệ và 2.420 sự kiện.

Điểm chấm thì sống lâu hơn bằng chứng tạo ra nó, scorecard vẫn chấm hai người mà đồ thị đã bỏ đi từ hôm trước, cả hai chỉ được biết qua một lời mời calendar. Xóa contact không đồng nghĩa với xóa hết dấu vết, vì bảng điểm và đồ thị live không đồng bộ ngay. Anh em nào từng nghĩ xóa là xong thì nhớ đoạn này đấy.

Tắt Apple Intelligence chưa chắc dừng được hai daemon

Đây là câu hỏi lớn nhất còn mở, tới giờ vẫn chưa chốt vì không có nguồn chính thức. Người dùng Hacker News tên rbn3 nói không tắt được, Ungh nói đã tắt hết Apple Intelligence và Siri mà hệ thống vẫn chạy, nhưng đây là claim của commenter, chưa kiểm chứng.

Trang hỗ trợ Apple chỉ nói tắt Siri AI và tính năng tóm tắt, không nhắc tới hai daemon này, nên mình không bịa ra lệnh terminal tắt daemon.

Tự kiểm tra máy Mac của mình bằng iKnow trong vài phút, 12 trang chỉ đọc không ghi

Muốn mở máy mình lên xem thử, may là có công cụ làm được trong vài phút.

Repo iKnow 335 stars, token mới mỗi lần chạy, server chỉ bind 127.0.0.1

Repo iKnow ở github.com/8rank/iKnow, giấy phép Apache 2.0, 335 stars tính tới 08/11/2026. iKnow chạy bằng Python standard library, không npm, không CDN, mở database read-only, không ghi hay log gì, token mới mỗi lần chạy.

Server chỉ bind 127.0.0.1, mọi thứ ở lại trên máy. iKnow có 12 trang, Kinship scorecard là trang đọc điểm gia đình, đã test trên 26.6.2, 26.7.1, một phần trên 27.0.1.

Ba lệnh chạy, thoát Terminal rồi mở lại sau khi cấp quyền

Làm theo ngay chỉ cần ba lệnh, git clone https://github.com/8rank/iKnow.git, cd iKnow, python3 server.py, rồi mở link in ra, bấm ctrl-c để dừng. Terminal cần Full Disk Access, nên anh em mở System Settings, vào Privacy and Security, chọn Full Disk Access rồi thêm app chạy lệnh. Sau đó thoát app hoàn toàn và mở lại, vì quyền chỉ được nhận lúc launch.

iKnow tự nhận LLM-generated, đừng trỏ agent cloud vào đồ thị

iKnow tự nhận fully LLM-generated, có thể không chính xác 100 phần trăm, nên đọc số liệu với thái độ kiểm chứng.

Đừng trỏ agent cloud vào đồ thị của mình, vì agent gửi những gì nó đọc tới bất cứ nơi nào model của nó chạy, khác với server iKnow. Manual của iKnow cũng bắt agent hỏi người dùng trước khi đọc bất cứ gì.

Mọi phát hiện đều là của 8rank, Apple chưa xác nhận gì tính tới 08/11/2026

Nghiên cứu này đáng tin tới đâu, và Apple đã nói gì, anh em?

iKnow chạy được trên Sequoia và Sonoma, số liệu chưa ai kiểm chứng độc lập

Mọi phát hiện kỹ thuật đều là của 8rank, Apple chưa xác nhận, vài commenter Hacker News đã chạy iKnow. veonik báo chạy được trên Sequoia, sunaookami báo chạy trên Sonoma, nhưng đó chỉ là kiểm chứng ở mức chạy được, chưa phải kiểm chứng số liệu.

infwhispers cũng cảnh báo các bảng thay đổi giữa các phiên bản macOS, nên một đồ thị nhỏ có thể chưa thấy hết mọi thứ. Bài gốc 8rank đăng ngày 28/10/2026, phải tới 07/11 lên Hacker News thì mới bùng lên, khoảng trống 10 ngày cho thấy sóng tin tức do Hacker News tạo ra. Paper 2023 của Apple về knowledge graph mở là về web và search, không phải đồ thị cá nhân, không nhắc tới family classifier.

Apple im lặng, trang hỗ trợ không mô tả đồ thị hay điểm quan hệ

Không tìm thấy tuyên bố hay phản hồi nào của Apple về bài 8rank tính tới 08/11/2026. Trang hỗ trợ Apple Intelligence and privacy on Mac nói trong nhiều trường hợp model chạy hoàn toàn trên thiết bị, dữ liệu không rời khỏi thiết bị, nhưng trang này không mô tả knowledge graph hay relationship scores. Đọc trang hỗ trợ này, mình thấy thiếu, hình như Apple chưa từng gọi tên đồ thị tri thức.

Bài Guardian tuần đó về grey list iPhone, không phải đồ thị

The Guardian không có bài về knowledge graph, bài trong tuần của họ là về grey list hơn 100.000 từ iPhone không gợi ý autocomplete, ngày 06/11/2026, tác giả Aisha Down, nhà nghiên cứu Derik Kauffman, đây là chủ đề khác, không phải bằng chứng cho bài 8rank.

Bài Guardian lên Hacker News, 462 points theo AI Daily Grind. Apple nói bàn phím được thiết kế để tránh gợi ý không phù hợp, và người dùng vẫn tự gõ được.

Mở iKnow lên xem máy mình trước đã, rồi rà lại Full Disk Access

Mở iKnow lên xem máy mình trước đã. Ba lệnh cho thấy máy chấm ai là family, giờ ngủ lộ ra từ lúc nào, và những gì đã xóa còn nằm lại trong bảng expired. Sau đó anh em rà lại danh sách app đang có Full Disk Access, vì đó mới là cửa thật sự vào kho này.

Câu hỏi tắt được hai daemon không vẫn chưa có đáp án, cơ mà ít nhất anh em biết máy mình đang giữ gì.

Nguồn tham khảo

• 8rank, bài gốc
• 8rank, bài weaponization
• Hacker News, thread chính
• Apple, Apple Intelligence and privacy on Mac
• Apple, tắt Apple Intelligence
• Nic Lydon, Substack
• 8rank, iKnow
• FourWeekMBA
• xhtml.jp, tóm lược HN
• AppleInsider
• The Guardian, grey list
• iPhone in Canada