En el interior de macOS existe un archivo llamado EntityTagging_Family.mlmodelc, en el cual aparece una variable de características denominada photosPersonPosteriorProbabilityGivenSaturdayNight. Esto significa concretamente que la frecuencia con la que dos personas aparecen juntas en fotos de sábado por la noche es una de las 144 señales numéricas que el sistema usa para determinar si son familia. Los investigadores de seguridad Dario Pasquini y Michał Bazyli, del equipo 8rank.ai, analizaron este archivo y revelaron que Apple estima las relaciones familiares mediante aprendizaje automático directamente en el dispositivo, sin enviar datos a servidores, además de publicar una herramienta de código abierto llamada iKnow que permite al usuario verificar directamente esos resultados 1.
Todos los Mac desde macOS 13 (2022) incluyen dos demonios (programas de sistema que se ejecutan automáticamente en segundo plano) denominados knowledgeconstructiond y intelligenceplatformd. Estos demonios cruzan datos de contactos, rostros en fotos, calendario y destinatarios de mensajes para construir un grafo (red) de conocimiento personal dentro del dispositivo. El análisis del equipo de 8rank.ai sobre la versión macOS 26.6.2 reveló que efectivamente se almacenan datos de inferencia que combinan relaciones, ubicación y patrones de comportamiento del usuario y de las personas de su entorno 1, 2.
Apellido, dirección y frecuencia de fotografías: un clasificador de 144 señales
Para estimar las relaciones familiares y de amistad se emplean dos archivos clasificadoros: EntityTagging_Family.mlmodelc e EntityTagging_FamilyAndFriends.mlmodelc. El equipo de 8rank.ai confirmó que estos archivos son clasificadores XGBoost binarios (modelos de aprendizaje automático que reciben entradas numéricas para calcular la probabilidad de que exista una relación específica) 1, 2. Ambos modelos reciben como entrada 144 características numéricas ordenadas de forma fija, las cuales se dividen en tres grupos: identidad, comunicaciones y fotografías.
Los 20 señales relacionadas con la identidad incluyen el mismo apellido, la dirección del domicilio y del lugar de trabajo, el dominio de correo electrónico, el cumpleaños, los apodos, la asignación como favoritos o VIP, la participación en iCloud Family Sharing y la diferencia de edad, entre otros. Las 40 señales de comunicaciones miden la frecuencia de contacto a largo y corto plazo, los días de la semana y franjas horarias, el lugar de contacto, las frecuencias condicionales entre días laborables y fines de semana, y los principales medios de comunicación utilizados. En este cálculo de características no se utiliza el contenido mismo de los mensajes. Las 84 señales relativas a fotografías calculan la frecuencia con la que las personas aparecen juntas en el mismo fotograma, desglosada por día, franja horaria y lugar 1.
La puntuación calculada por el clasificador se almacena en un archivo independiente llamado entityTagging.db, y no en el cuerpo principal del grafo. Se registra una fila por persona y se divide en 17 columnas de relaciones —madre, padre, hermano, hermana, hijo, hija, pareja, colega, amigo, etc.—, recalculándose cada día 1, 2. No obstante, el equipo de 8rank.ai verificó que el modelo analizado está vinculado únicamente a 2 de las 17 columnas; esta investigación no pudo rastrear cómo se rellenan las otras 15 columnas ni la ruta por la que estas probabilidades se convierten en niveles de confianza del grafo 1, 2.
Salida en el Mac de análisis de 8rank.ai: solo la columna de madre alcanza la puntuación más alta
Al mencionar «datos de estimación familiar», es fácil imaginar un censo familiar definitivo, pero la salida real del clasificador se acerca más a probabilidades inciertas. El equipo de 8rank.ai publicó los resultados de la lectura directa de la tabla de puntuaciones realizada en su Mac de análisis. Según el análisis, únicamente la columna de madre alcanzó la puntuación más alta, mientras que a algunas otras personas se les asignaron simultáneamente puntuaciones bajas en varias columnas de relaciones familiares, como hermano, hermana o hijo. Los valores registrados en la tabla mostraban un pequeño número de valores discretos, tales como 0,125, 0,25, 0,5 y 0,96, y la mayoría de las personas no se desviaron de los valores predeterminados. A los contactos del ámbito académico o no confirmados directamente no se les asignó ninguna puntuación 1.
Esta forma de salida muestra que los datos correspondientes no constituyen información familiar confirmada, sino resultados estimados e incompletos en los que la puntuación se forma cuando coinciden varias señales débiles. Dado que no se verificó cómo se relacionan las puntuaciones del clasificador con la confianza del grafo en esta investigación, resulta difícil interpretar los valores de la tabla como resultados de una decisión determinista.
Proceso de identificación de personas y ubicación del almacenamiento de datos
Para inferir relaciones familiares es necesario que se produzca previamente la identificación de la persona, es decir, determinar que «este rostro corresponde a esta persona». En el almacén del grafo se observan el predicado nm_hasVisualIdentifier, que vincula entidades de persona con grupos de rostros, y la estructura nm_entityAliasRelationship, que evalúa mediante probabilidad la identidad entre nombre y rostro. En mayo de 2026, el ingeniero de software Nic Lydon, que publicó esta estructura de almacenamiento, extrajo y presentó el hecho de que las relaciones de alias se registran junto con la puntuación de confianza confirmada nm_confirmationConfidence 3. Este proceso significa que el sistema intenta establecer vínculos incluso cuando los rostros en las fotos no coinciden con los nombres definidos por el usuario.
Los datos correspondientes se encuentran en la ruta ~/Library/IntelligencePlatform del Mac del usuario. Dentro de esta carpeta se almacenan 51 archivos de base de datos SQLite en texto sin cifrar (formato que permite identificar su estructura sin cifrado adicional), protegidos por la función de control de acceso completo al disco (TCC) 1, 2.
Debe distinguirse con precisión el alcance de los registros de comunicaciones. Los metadatos de comunicación almacenados en el grafo incluyen información sobre «con quién», «cuándo», «con qué aplicación» y «si se envió o se recibió». Apple no incluye el cuerpo de los mensajes en estas tablas de metadatos 1, 2. Señales como los desplazamientos de ubicación, el bloqueo de la pantalla o el estado de la conexión Wi-Fi también residen en la misma estructura de almacenamiento; sin embargo, que existan campos declarados en el esquema (estructura de diseño de datos) no significa que se recopilen efectivamente valores para todas las categorías.
Consulta directa de las puntuaciones de relación con la herramienta iKnow
El equipo de 8rank.ai publicó la herramienta de código abierto iKnow para que los usuarios puedan verificar directamente los datos de su dispositivo. Es un panel web local, creado únicamente con la biblioteca estándar de Python, que al ejecutarse realiza consultas de solo lectura a la base de datos vinculándose a 127.0.0.1 (el propio dispositivo). Funciona incluso en entornos con la red bloqueada, ya que no escribe datos ni genera registros, por lo que los valores mostrados en la pantalla no salen del dispositivo 1, 2.
La información principal que ofrece la pantalla de iKnow es la siguiente.
| Pantalla | Contenido mostrado | Características y precauciones |
|---|---|---|
| Tabla de puntuaciones de parentesco | 17 columnas de relación y categorías superiores (por ejemplo, madre+padre → padres) | La puntuación de pareja no está incluida en la categoría superior, por lo que requiere una consulta separada |
| Grafo de relaciones sociales | Conexiones entre personas, empleadores, chats grupales y calendarios compartidos | Las puntuaciones de la pantalla de ejemplo son datos sintéticos |
| Índice de rostros en fotos | Red de conexiones de grupos de rostros formados por su aparición conjunta en las mismas fotos | La red se forma con la sola aparición conjunta en fotografías, sin necesidad de contactos |
| Registro anual de comunicaciones | Número de envíos, recepciones y llamadas, y distribución horaria por días | No se incluye el cuerpo de los mensajes |
| Registros de retiro | Confianza y origen del hecho de que un dato fue eliminado | Permite verificar el estado de retención de los datos según el momento de la eliminación |
Incluso al eliminar un contacto, la estimación puede permanecer temporalmente. El equipo de 8rank.ai constató que los vínculos eliminados se trasladaban a la tabla expired_stable_graph y permanecían durante un tiempo. Aunque pareció que se eliminaban pasadas unas 48 horas, en el Mac usado para el análisis se podían leer registros mucho más antiguos, por lo que el período exacto de conservación no se ha confirmado. Por ejemplo, dos personas conocidas mediante una invitación a un calendario seguían presentes en la tabla de puntuaciones de relación al día siguiente de haber sido eliminadas del grafo 1.
La pantalla de Configuración del Sistema de macOS no ofrece una interfaz de usuario oficial que permita consultar o editar las puntuaciones de relación del usuario 2. Ante la falta de un método oficial de consulta y de una forma para corregir estimaciones erróneas, resultan útiles herramientas como iKnow, que permiten verificar directamente el estado de la tabla de puntuaciones. En entornos actualizados a macOS 27 (27.0.1), se observó que la mayoría de las filas creadas a partir de Contactos, Calendario, Sugerencias de Siri, Family Sharing y listas de aplicaciones se retiraban temporalmente y se reconstruían durante el día siguiente 2.
Las puntuaciones de relación familiar, calculadas a diario a partir de 144 señales numéricas, se guardan en archivos SQLite del propio dispositivo. En el Mac de análisis del equipo de 8rank.ai, solo la columna de madre alcanzaba la puntuación más alta, mientras que las restantes presentaban puntuaciones bajas dispersas entre varias columnas, lo que puso claramente de manifiesto que se trataba de estimaciones y no de una base de datos consolidada. Al ejecutar iKnow, el usuario puede abrir en su Mac, en modo de solo lectura, esa misma tabla de puntuaciones para su consulta.
Referencias
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- Mac은 누구를 가족으로 추정할까 - macOS의 개인 지식 그래프 | GeekNews · news.hada.io↩
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