【注意提醒】对语音输入应用「Typeless」进行逆向分析后发现相当严重的隐私风险，特此分享。
■ 先说结论
Typeless 宣称“On-device history”“Zero data retention”，但实际上所有音频数据都会发送到 AWS（美国俄亥俄）服务器处理。本地完全没有语音识别模型。
如果只是这样，它不过是普通的“云端 STT 服务”。问题在于它收集的非音频数据范围非常广。
■ 做了哪些分析
在 macOS 上对 Typeless v0.9.3 做了二进制分析、网络通信分析、本地 DB 分析、以及原生库字符串分析。
■ 已确认的事实
- 音频处理 100% 云端
应用内没有 Whisper 等 STT 模型。音频在压缩为 Opus 后，通过 WebSocket（wss://api.typeless.com/ws/rt_voice_flow）实时发送到 AWS us-east-2 服务器。
http://api.typeless.com → http://prod-typeless-lb-565501648.us-east-2.elb.amazonaws.com
官方隐私政策也写着“processed in real time on our cloud servers”，所以并非完全造假，但营销上“On-device”的说法仅限于“历史记录存储在本地”，非常容易误导。
- 除音频外还收集广泛数据
通过本地 SQLite 数据库和原生库分析，确认收集了以下数据：
・ 正在浏览的网站完整 URL（Gmail、Google Docs 等也会记录）
・ 当前焦点应用名、窗口标题
・ 屏幕上的文字（通过辅助功能 API 递归收集的 collectVisibleTexts 函数）
・ 剪贴板读写（可处理密码管理器的 TransientType）
・ 通过 CGEventTap 进行系统级键盘输入监听
・ 浏览器 DOM 元素信息（支持 Safari、Chrome、Edge、Firefox、Brave）
・ 用户编辑过的文本内容（TrackEditTextService → sendTrackResultToServer）
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本地 DB 明文保存个人信息
在typeless.db中，语音识别结果文本、浏览 URL、应用信息以明文保存。虽然宣称“Zero data retention”，但本地全部保留。音频文件（.ogg）也不会被删除而是残留。 -
权限要求过度
作为语音输入工具，除了麦克风还要求屏幕录制、摄像头、蓝牙、辅助功能权限，且内置截图功能。 -
公司透明度几乎为零
・ 条款与隐私政策未标注法人名称
・ 所在地仅写“加州旧金山郡”（条款中的管辖地）
・ WHOIS 隐藏（GoDaddy + Cloudflare）
・ 没有 SOC2、ISO27001 等安全审计信息
・ 联系方式只有[email protected]
■ 技术证据（可复现）
以下命令可自行验证：
# 网络通信目标
nslookup http://api.typeless.com
# app.asar 内的 API URL
strings /Applications/Typeless.app/Contents/Resources/app.asar | grep "http://api.typeless.com"
# WebSocket 通信协议
strings /Applications/Typeless.app/Contents/Resources/app.asar | grep "rt_voice_flow"
# 键盘监听的原生库
strings /Applications/Typeless.app/Contents/Resources/lib/keyboard-helper/build/libKeyboardHelper.dylib | grep -i "key pressed"
# 屏幕文本收集
strings /Applications/Typeless.app/Contents/Resources/lib/context-helper/build/libContextHelper.dylib | grep -i "collectVisibleTexts"
# 本地 DB 内容
sqlite3 ~/Library/Application\ Support/Typeless/typeless.db ".schema history"
■ 问题在哪里
CGEventTap（键盘监听）+ 辅助功能 API（屏幕文本收集）+ 剪贴板访问。这三者组合在技术上具备与键盘记录器等同的能力。
而你把这些权限交给了一个运营主体不明的服务。
为了提高语音输入准确率，获取上下文（当前应用/输入框信息）本身是合理的设计。但当这些数据被发送到云端时，运营方的可信度与安全体制就至关重要。对一家连法人名称都不公开的公司能否信任，请自行判断。
■ 替代方案
完全本地运行的语音输入工具是存在的：
・ Whisper.cpp / MLX Whisper（开源、全本地、免费）
・ macOS 自带语音输入（Apple Silicon 上为端侧处理）
・ Superwhisper（基于 Whisper，面向 Mac，但仍需自行验证）
■ 总结
・ Typeless 的语音识别 100% 云端处理（无本地模型）
・ 除音频外，还具备收集屏幕文本、URL、键盘输入的技术基础
・ 运营主体不透明（未公开法人名称与所在地）
・ 无安全审计证据
正在使用的人请在了解风险后自行判断。至少建议使用 Little Snitch 等工具监控网络通信。