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Plymouth, Minnesota - Jornalista automotivo Joel Feder e sua esposa foram detidos por vários policiais em uma parada coordenada enquanto dirigia um veículo de imprensa Jaguar Land Rover, após as câmeras automáticas de reconhecimento da placa de matrícula do Flock Safety (ALPR) terem sinalizado o carro com base em uma falha na entrada do banco de dados.

Segundo Conta detalhada de Federem A Unidade, oficiais encaixotados no Range Rover $155.000 no estacionamento de um Kohl após o veículo ter disparado alertas através da rede do Flock. A polícia vinha rastreando-o há dias, acreditando que a placa do fabricante de New Jersey (34 10 DTM) foi roubada. Os policiais se aproximaram com as mãos em suas armas, ordenaram o casal para fora do veículo, e conduziram patch-downs antes de verificar a legitimidade do carro através de Jaguar Land Rover. Feder posteriormente obtido e publicou a filmagem da câmera corporal do encontro.

O incidente resultou de um relatório incompleto de uma placa similar (34 03 DTM) perdido durante uma sessão de fotos na Califórnia, que foi entrou na base de dados do National Crime Information Center (NCIC) simplesmente como "34 DTM". O sistema de IA do Flock combinou com a placa do Feder, ignorando os dígitos médios menores e os alertas gerados. Os oficiais locais não verificaram completamente a placa visível nas imagens do próprio Flock.

O problema não se limitou a um veículo. Quarta-feira passada, o jornalista Tim Esterdahl, editor da Pickup Truck + SUV Fala, foi parado por dois oficiais em Scotts Bluff, Nebraska, enquanto dirigia seu filho de 14 anos em um Range Rover Sport $ 105.000 Emprestada a ele pelo Jaguar Land Rover para revisão. Sua placa: New Jersey 34 08 DTM. Jaguar Land Rover tem trabalhado para corrigir os relatórios subjacentes.

A Flock Safety sustenta que as suas câmaras foram concebidas, A correspondência de placas parciais por preferências de aplicação da lei para alertas de listas quentes. O oficial de comunicações Joshua Thomas disse ao The Drive que o sistema foi questionado se esses personagens estavam presentes e corretamente respondidos que estavam - simplesmente não foi construído para sinalizar que outros personagens existiam. Ele admitiu que para alertas originários do NCIC em vez de uma lista personalizada de uma agência individual, o sistema deve provavelmente testar para uma correspondência exata em vez de mera presença, e chamou esse feedback justo para levar de volta para sua equipe.

Thomas disse que o Flock está trabalhando para corrigir o relatório policial original e está se encontrando com as autoridades do FBI que curam o NCIC para desenvolver uma maneira de dados incompletos serem sinalizados como tal para oficiais que veem alertas automatizados em campo. Ele enfatizou que um alerta de câmera "não é igual à causa provável," comparando-o a um alarme disparando, e ressaltou que o sistema depende tanto de entradas válidas quanto de seres humanos verificando saídas.

Mas a escala é o que torna a taxa de erro conseqüente. Thomas disse que o sistema é aproximadamente 99% preciso, enquanto realizando aproximadamente 20 bilhões de leituras por mês - aritmética que deixa na ordem de 200 milhões de mal interpretados todos os meses. Quantos desses escalam em paradas armadas é desconhecido.

A polícia de Plymouth reconheceu deficiências na verificação, mas apontou para os desafios de diferentes formatos de placas de matrícula em todo o país. De acordo com o departamento Portal de transparência de flock, a cidade opera 18 câmeras que leram mais de 580.000 placas de matrícula em um período recente de 30 dias, gerando mais de 14.800 sucessos na lista - um dos quais foi Feder.

Preocupações mais amplas sobre a expansão da rede do Flock

Este caso acrescenta uma lista crescente de incidentes que reforçam as implicações da privacidade da implantação generalizada do ALPR pela Flock Safety. Como nós temos notificados anteriormente Na ZeroHedge, estas redes de câmaras... agora operando em milhares de comunidades em dezenas de estados - Não. criar registos de movimento detalhados de veículos com supervisão mínima, suscitando sérias questões sobre a vigilância injustificada dos cidadãos cumpridores da lei.

Os críticos, inclusive os defensores da privacidade, há muito avisam que a confiança em correspondências parciais, compartilhamento de dados entre agências e integração com outras ferramentas de vigilância pode levar a falsos positivos, efeitos de refrigeração sobre o movimento diário, e potencial mau uso. Enquanto os proponentes destacam seu valor em recuperar veículos roubados e auxiliar investigações, a agregação de dados de localização ao longo do tempo efetivamente permite rastreamento amplo sem suspeita individualizada.