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Plymouth, Minnesota - El periodista automotriz Joel Feder y su esposa fueron detenidos por varios policías en una parada coordinada Mientras conducía un vehículo de prensa Jaguar Land Rover, después de que las cámaras de reconocimiento automatizado de placas de seguridad (ALPR) marcaran el coche basado en una entrada de base de datos defectuosa.

Según Cuenta detallada de Federdentro La unidad, oficiales boxeados en el Range Rover $155,000 en un estacionamiento de Kohl después de que el vehículo desencadenara alertas a través de la red de Flock. La policía había estado rastreándolo durante días, creyendo que la placa del fabricante de Nueva Jersey (34 10 DTM) fue robada. Los oficiales se acercaron con las manos en sus armas, ordenaron a la pareja salir del vehículo, y llevaron a cabo ataques antes de verificar la legitimidad del coche a través de Jaguar Land Rover. Feder subsequently obtained and publicado el vídeo de la cámara corporal del encuentro.

El incidente surgió de un informe incompleto de una placa similar (34 03 DTM) perdida durante una sesión fotográfica en California, que fue entró en la base de datos del Centro Nacional de Información Criminal (NCIC) simplemente como "34 DTM". El sistema AI de Flock coincidió con la placa de Feder - ignorando los dígitos intermedios más pequeños - y las alertas generadas. Los oficiales locales no verificaron completamente la placa completa visible en las propias imágenes de Flock.

El problema no se limitaba a un vehículo. El pasado miércoles, el compañero de auto periodista Tim Esterdahl, editor de Pickup Truck + SUV Habla, fue detenido por dos oficiales en Scotts Bluff, Nebraska, mientras conducía a su hijo de 14 años en un Range Rover Sport de 105.000 dólares le prestó Jaguar Land Rover para su revisión. Su placa: Nueva Jersey 34 08 DTM. Jaguar Land Rover ha estado trabajando para corregir los informes subyacentes.

Flock Safety mantiene que sus cámaras son diseñadas, emparejando placas parciales por las preferencias de las fuerzas del orden para alertas de lista caliente. El oficial jefe de comunicaciones Joshua Thomas dijo a The Drive que el sistema se preguntó si esos personajes estaban presentes y correctamente respondió que estaban - simplemente no fue construido para marcar que los caracteres adicionales existían. Admitió que para las alertas provenientes de NCIC en lugar de la lista personalizada de una agencia individual, el sistema debería probar un partido exacto en lugar de la mera presencia, y llamó a esa respuesta justa para volver a su equipo.

Thomas dijo que Flock está trabajando para corregir el informe policial original y se está reuniendo con los funcionarios del FBI que comisarian NCIC para desarrollar una manera de que los datos incompletos sean marcados como tales para los oficiales que ven alertas automatizadas en el campo. Hizo hincapié en que una alerta de cámara "no es igual a causa probable," compararlo con una alarma que se apaga, y destacó que el sistema depende tanto de los insumos válidos como de los humanos que verifican los productos.

Pero la escala es lo que hace que la tasa de error sea consecuente. Thomas dijo que el sistema es aproximadamente 99 por ciento exacto mientras realizar aproximadamente 20 mil millones de lecturas mensuales - aritmética que deja por orden de 200 millones de misreads cada mes. Se desconoce cuántas de esas escaladas en paradas armadas.

La policía de Plymouth reconoció deficiencias en la verificación, pero señaló los desafíos de diversos formatos de matrícula en todo el país. Según el departamento Portal de transparencia de bloqueo, la ciudad opera 18 cámaras que leen más de 580.000 placas de licencia en un período reciente de 30 días, generando más de 14.800 golpes en la lista caliente - uno de los cuales fue Feder.

Mayor preocupación por la red de expansión de Flock

Este caso añade a una creciente lista de incidentes que ponen de relieve las implicaciones de privacidad del despliegue generalizado de ALPR de Flock Safety. Como tenemos notificado anteriormente en ZeroHedge, estas redes de cámara - ahora operando en miles de comunidades a través de decenas de estados - crear registros de movimiento detallados de vehículos con supervisión mínima, planteando serias preguntas sobre la vigilancia injustificada de los ciudadanos que tienen derecho.

Los críticos, incluidos los defensores de la privacidad, han advertido desde hace mucho tiempo que depender de partidos parciales, compartir datos interinstitucionales e integrarse con otras herramientas de vigilancia puede dar lugar a falsos positivos, efectos escalofríos en el movimiento diario, y posible uso indebido. Si bien los proponentes destacan su valor en la recuperación de vehículos robados y la ayuda a las investigaciones, la agregación de datos de ubicación con el tiempo permite un seguimiento amplio sin sospecha individualizada.