macOS 내부의 EntityTagging_Family.mlmodelc 파일에는 photosPersonPosteriorProbabilityGivenSaturdayNight라는 특징 변수명이 실제로 존재합니다. 이는 두 사람이 토요일 밤 사진에 함께 나타나는 빈도가 '가족인지'를 판단하는 144개의 수치 신호 중 하나라는 구체적인 사실을 의미합니다. 보안 연구팀 8rank.ai의 Dario Pasquini와 Michał Bazyli는 이 파일을 분석해 애플이 서버 전송 없이 기기 내에서 기계 학습으로 가족 관계를 추정하고, 그 결과를 사용자가 직접 확인할 수 있는 오픈소스 도구 iKnow를 공개했습니다 1.

macOS 13(2022년) 이후의 모든 Mac에는 knowledgeconstructiond와 intelligenceplatformd라는 두 개의 데몬(백그라운드에서 자동으로 실행되는 시스템 프로그램)이 탑재되어 있습니다. 이 데몬들은 연락처, 사진 속 얼굴, 일정, 메시지 상대 등을 대조하여 기기 내에서 개인 지식 그래프(연결망)를 구축합니다. 8rank.ai 팀이 macOS 26.6.2 버전을 분석한 결과, 사용자와 주변 인물의 관계·위치·행동 패턴을 결합한 추론 데이터가 실제로 저장되어 있음이 드러났습니다 1, 2.

같은 성, 주소, 사진 빈도: 144개 신호로 구성되는 분류기

가족·친구 관계 추정에 쓰이는 분류기로 EntityTagging_Family.mlmodelc와 EntityTagging_FamilyAndFriends.mlmodelc라는 두 파일이 있습니다. 8rank.ai 팀은 이 파일들이 이진 XGBoost 분류기(숫자 입력을 받아 특정 관계일 확률을 계산하는 기계 학습 모델)임을 확인했습니다 1, 2. 두 모델은 정해진 순서를 가진 144개의 수치 특징을 입력받으며, 이 특징들은 신원, 통신, 사진의 세 그룹으로 나뉩니다.

신원 관련 20개 신호에는 같은 성씨, 집과 직장 주소, 이메일 도메인, 생일, 별명, 즐겨찾기 및 VIP 지정 여부, iCloud Family Sharing 참여 여부, 나이 차이 등이 포함됩니다. 통신 관련 40개 신호는 장단기 연락 빈도, 요일과 시간대, 연락 장소, 평일과 주말의 조건부 빈도, 주요 연락 수단 등을 측정합니다. 이때 메시지 내용 자체는 특징 계산에 사용되지 않습니다. 사진 관련 84개 신호는 같은 사진 프레임에 함께 등장한 빈도를 요일, 시간대, 장소별로 세분화하여 계산합니다 1.

분류기가 계산한 점수는 그래프 본체가 아니라 entityTagging.db라는 별도의 파일에 저장됩니다. 사람당 한 행씩 기록되며, 어머니·아버지·형제·자매·아들·딸·파트너·동료·친구 등 17개 관계 열로 구분되고 매일 재계산됩니다 1, 2. 다만 8rank.ai 팀이 확인한 모델이 연결된 열은 17개 중 2개에 해당하며, 나머지 15개 열을 채우는 방식과 이 확률이 그래프 신뢰도로 변환되는 경로는 이번 분석에서 추적하지 못했습니다 1, 2.

8rank.ai 분석용 Mac에서의 출력: 어머니 열만 최고 점수 도달

'가족 추정 데이터'라 하면 완성된 가족 명부를 연상하기 쉽지만, 실제 분류기가 내놓는 출력은 미확정의 확률에 가깝습니다. 8rank.ai 팀은 분석용 Mac에서 점수표를 직접 읽어낸 결과를 공개했습니다. 분석 결과, 어머니 열에서만 최고 점수가 도달했고, 나머지 일부 인물에게는 형제·자매·자녀 등 여러 가족 관계 열에 낮은 점수가 동시에 부여되었습니다. 점수표에 기록된 값은 0.125, 0.25, 0.5, 0.96과 같은 소수의 이산값을 보였으며, 대부분의 인물은 기본값에서 벗어나지 못했습니다. 동문이나 미확인 항목에는 점수가 아예 부여되지 않았습니다 1.

이러한 출력 형태는 해당 데이터가 확정된 가족 정보가 아니라, 여러 낮은 신호가 겹칠 때 점수가 형성되는 미완의 추정 결과임을 보여줍니다. 분류기 점수가 그래프 신뢰도로 어떻게 이어지는지는 이번 분석에서 확인되지 않았으므로, 점수표 값을 확정적 판정 결과로 해석하는 것은 어렵습니다.

인물 식별 과정과 데이터 저장 위치

인물 식별 과정과 데이터 저장 위치

가족 관계를 추론하기 위해서는 '이 얼굴이 이 사람'이라는 인물 식별이 선행되어야 합니다. 그래프 저장소에는 인물 엔티티와 얼굴 클러스터를 연결하는 술어 nm_hasVisualIdentifier와, 이름과 얼굴의 동일성을 확률로 판정하는 nm_entityAliasRelationship 구조가 관찰됩니다. 2026년 5월 이 저장 구조를 공개한 소프트웨어 엔지니어 Nic Lydon은 별칭 관계가 nm_confirmationConfidence(확인 신뢰도) 점수와 함께 기록된다는 사실을 추출해 제시했습니다 3. 이 과정은 사진 속 얼굴과 사용자가 지정한 이름이 일치하지 않아도 시스템이 연결을 시도한다는 의미입니다.

해당 데이터는 사용자의 Mac 내부 ~/Library/IntelligencePlatform 경로에 존재합니다. 이 폴더 안에는 SQLite 데이터베이스 파일 51개가 평문(별도 암호화 없이 구조를 파악할 수 있는 형태)으로 저장되어 있으며, 해당 위치는 TCC(전체 디스크 접근 권한 보호 기능)로 보호됩니다 1, 2.

통신 기록의 범위를 정확히 구분해야 합니다. 그래프에 저장되는 통신 메타데이터는 '누구와', '언제', '어떤 앱으로', '보냈는지/받았는지'라는 정보입니다. 애플은 메시지 본문 자체를 이 메타데이터 테이블에 포함하지 않습니다 1, 2. 위치 이동이나 화면 잠금, Wi-Fi 연결 상태 등의 신호도 같은 저장 구조 내에 존재하나, 스키마(데이터 설계 구조)에 항목이 선언되어 있다고 해서 모든 카테고리에서 값이 실제 수집되고 있음을 의미하지는 않습니다.

iKnow 도구로 관계 점수 직접 조회하기

8rank.ai 팀은 사용자 기기의 데이터를 직접 확인할 수 있도록 오픈소스 도구 iKnow를 공개했습니다. Python 표준 라이브러리만으로 제작된 로컬 웹 대시보드이며, 실행 시 127.0.0.1(자기 자신의 기기)에 바인딩하여 데이터베이스를 읽기 전용으로 조회합니다. 데이터를 쓰거나 로그를 남기지 않고 네트워크 차단 환경에서도 동작하므로 화면에 표시되는 값이 기기 밖으로 전송되지 않습니다 1, 2.

iKnow 화면에서 제공되는 주요 정보는 다음과 같습니다.

화면표시 내용특징 및 주의 사항
친족 관계 점수표17개 관계 열과 상위 범주(어머니+아버지→부모 등)파트너 점수는 상위 범주에 포함되지 않아 별도 확인 필요
사회관계 그래프사람·고용주·그룹 채팅·공유 일정의 연결예시 화면의 점수는 합성 데이터임
사진 얼굴 인덱스같은 사진 등장으로 형성된 얼굴 클러스터 연결망연락처 없이 사진 동시 등장만으로 연결망이 형성됨
연간 연락 기록송수신·통화 횟수 및 요일별 시간 분포메시지 본문은 포함되지 않음
철회 기록삭제된 사실의 신뢰도와 출처삭제 시기에 따른 데이터 잔존 상태 확인 가능

연락처를 삭제하더라도 추정 결과가 잠시 남을 수 있습니다. 8rank.ai 팀은 삭제된 연결이 expired_stable_graph 테이블로 이동하여 일정 기간 잔존하는 과정을 확인했습니다. 약 48시간 후 제거되는 것으로 보였으나, 분석에 사용한 Mac에서는 훨씬 오래된 레코드도 읽을 수 있었으므로 정확한 보존 기간은 확인되지 않았습니다. 일례로 일정 초대를 통해 알게 된 두 인물이 그래프에서 제거된 다음 날에도 관계 점수 표에는 남아 있었습니다 1.

macOS 시스템 설정 화면에는 사용자의 관계 점수를 열람하거나 수정할 수 있는 공식 UI가 제공되지 않습니다 2. 별도의 공식 조회 수단과 잘못된 추론 수정 방법이 부재한 상태이므로, iKnow와 같은 도구를 사용하여 점수표의 상태를 직접 확인하는 것이 유용한 경로입니다. macOS 27(27.0.1)로 업그레이드한 환경에서는 연락처, 일정, Siri Suggestions, Family Sharing, 앱 목록에서 만든 행 대부분이 일시적으로 철회된 뒤 다음 하루 동안 재구축되는 과정이 관찰되었습니다 2.

144개의 수치 신호를 기반으로 매일 계산되는 가족 관계 점수는 기기 안의 SQLite 파일에 저장됩니다. 8rank.ai 팀의 분석 Mac에서는 어머니 열만 최고 점수에 도달하고 나머지는 낮은 점수가 여러 열에 흩어진 형태로 나타나, 이것이 확정된 데이터베이스가 아닌 추정치임을 여실히 보여주었습니다. iKnow를 실행하면 사용자의 Mac에서 동일한 점수표를 읽기 전용으로 열어 확인할 수 있습니다.

참고자료

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  3. ↩