90,000 cámaras de Flock están rastreando a conductores en EE. UU.

La red de vigilancia de vehículos de Flock Safety se ha extendido ampliamente por EE. UU., y estimaciones públicas sugieren que aproximadamente 90,000 cámaras de la marca Flock podrían estar ya en funcionamiento. Según ZDNET, muchos residentes pueden no darse cuenta de que los sistemas están instalados hasta que los notan en postes de servicios públicos cerca de carreteras e intersecciones.

Las cámaras, incluyendo la Flock Falcon, no miden la velocidad. En cambio, capturan aproximadamente de seis a 12 imágenes fijas cada vez que un vehículo pasa, y luego usan reconocimiento automático de matrículas y aprendizaje automático para extraer detalles que incluyen:

• matrícula
• marca y modelo
• color
• tipo de carrocería
• dirección de circulación
• daños visibles
• llantas de posventa
• pegatinas en el parachoques

Flock dijo a ZDNET que más de 12,000 clientes utilizan sus productos. Esos clientes no se limitan a departamentos de policía; empresas, colegios y asociaciones de propietarios también pueden instalarlos. El software de la compañía también puede integrarse con sistemas de cámaras de socios como Motorola a través de CommandCentral Aware y API compartidas, lo que permite a las fuerzas del orden ver registros de ambas redes.

Trevor Horwitz, cofundador y director de seguridad de la información en TrustNet, dijo que el software hace que las características de los vehículos sean buscables incluso sin un número completo de matrícula.

“El software analiza imágenes de vehículos y extrae características como las matrículas... y otras señas distintivas. Esas pasan a ser buscables, permitiendo a los investigadores buscar un vehículo incluso si no tienen un número de matrícula completo.”

Qué almacena Flock y por qué preocupan los defensores de la privacidad

Según el sitio web de Flock, las imágenes y los datos de vehículos se envían través de una red celular al sistema en la nube de la compañía, donde los usuarios autorizados pueden buscarlos mediante el panel de Flock Safety. La policía también puede recibir alertas cuando una placa coincide con registros vinculados a un vehículo robado, una persona desaparecida, una orden de arresto u otra entrada en una base de datos.

Recomendado

Apple corrige la filtración de Hide My Email tras un retraso de 13 meses

Los críticos sostienen que la preocupación no es una sola cámara, sino el efecto combinado de una red compartida que abarca múltiples pueblos y estados. Catherine Crump, profesora clínica de derecho de la tecnología y directora de la Samuelson Law, Technology, and Public Policy Clinic en UC Berkeley, dijo a ZDNET que una amplia red de cámaras puede convertirse en un registro histórico detallado de los movimientos de una persona.

“Un único registro de una matrícula no revela más que lo que una persona ordinaria podría ver sin ayuda: que un automóvil está en un lugar y en un momento determinados. Una red es diferente, especialmente cuando implica muchas cámaras, porque con el tiempo se convertirá en un registro exhaustivo de los movimientos de alguien.”

ZDNET también señala que Flock Condor, una cámara pan-tilt-zoom separada, puede detectar y seguir a personas mediante una función de detección de objetos llamada Guardian Mode. Flock afirma que sus cámaras no usan reconocimiento facial, pero InvestigateTV compartió previamente un vídeo que mostraba una unidad Condor paneando para mantener a un reportero en el encuadre.

Búsqueda con IA, acceso en la nube y alertas falsas

ZDNET destaca tres riesgos principales: búsquedas asistidas por IA, almacenamiento centralizado en la nube y acceso a los datos que puede extenderse más allá de la agencia que instaló una cámara. Flock afirma que los datos se alojan en Amazon Web Services, están cifrados y generalmente se eliminan después de 30 días.

Horwitz dijo que grandes acumulaciones de datos de ubicación requieren controles estrictos sobre el acceso, la retención, la supervisión y la protección. Noam Birnbaum, fundador y CEO de Ignition, expresó el riesgo mayor de forma más directa: los internos que ya tienen acceso.

Crump advirtió que la IA puede reducir el umbral para búsquedas amplias no vinculadas a un acto criminal conocido, lo que aumenta los riesgos de perfilado y conclusiones inexactas.

Las alertas falsas son otro problema. Joel Feder, director de contenido y producto en The Drive, dijo a ZDNET que él y su esposa fueron rodeados por la policía en un aparcamiento de Minnesota después de que las cámaras de Flock captaran una lectura parcial de la placa de su Range Rover y la vincularan incorrectamente con un registro de vehículo desaparecido en California.

“Al principio los agentes estaban preparados y tenían las manos sobre las fundas de sus armas. Mi pensamiento inmediato, y no bromeo, fue: ‘Ni siquiera estaba excediendo el límite de velocidad’... Ambos estábamos, sobre todo, confundidos por qué estábamos rodeados por la policía.”

Feder dijo que los sistemas deberían señalar claramente cuando una coincidencia no es exacta, y argumentó que la regulación no ha seguido el ritmo de la tecnología.

El ex agente de policía de Rhode Island Noel Pichardo también llamó la atención después de afirmar que su carrera en las fuerzas del orden terminó tras plantear preocupaciones sobre las cámaras de Flock y testificar ante legisladores estatales. La Rhode Island Police Chiefs' Association disputó esa versión, diciendo que fue sancionado por insubordinación y supuestas declaraciones falsas, no por hablar públicamente.

Para los residentes que intentan identificar cámaras cercanas, ZDNET apunta a DeFlock.org, un mapa gestionado por voluntarios que permite a los usuarios buscar por pueblo o dirección, comprobar ubicaciones de cámaras reportadas y estimar cuántos lectores de matrículas pueden aparecer a lo largo de una ruta. Dado que el mapa lo mantiene la comunidad, algunos listados pueden faltar o estar desactualizados. ZDNET sugiere que los residentes pregunten a los departamentos de policía locales, oficinas municipales o del pueblo, comercios o asociaciones de propietarios quién posee y opera una cámara una vez que identifiquen una cercana.