黑客逆向工程 Flock 摄像头，揭示车辆追踪细节
黑客拆解了安装在道路上方的 Flock 摄像头，近乎完整地复制了其中存储的数据，并与 404 Media 和 WIRED 共享了这些文件，详细揭示了 Flock Safety 的摄像头如何追踪车辆和行人的移动轨迹。黑客表示，他们还会公布获取该软件的详细方法，希望其他人也能复制这一操作。
这次入侵为外界提供了一个前所未有的窗口，以窥视 Flock 所宣称受 设备端加密保护的内部系统。黑客成功复制了摄像头存储，并恢复了保存在设备上的加密密钥，从而解锁了数千条车辆检测视频。黑客将资料分享给了 404 Media 和透明化非营利组织 Distributed Denial of Secrets，后者将数据转交 WIRED。随后，404 Media 和 WIRED 对文件进行了分析，作为联合调查的一部分。
尽管自动车牌识别器中最敏感的大部分存储内容仍处于加密且无法访问的状态，但对恢复数据的联合分析表明，运行在设备上的软件能明确检测行人、车辆、车牌以及自行车。摄像头可以针对单辆过往车辆生成数十张图像，根据恢复的数周日志，它总共生成了超过一百万张图像。其计算机视觉软件有时甚至会隔离出保险杠贴纸和其他图形，例如在一辆摩托车骑手马鞍包上的美国国旗徽章。
拆下摄像头并导出其中软件的行为表明，有些人并不满足于仅仅破坏或拆走摄像头。全美多地已有人因涉嫌篡改或破坏 Flock 摄像头而被捕。作为回应，一些城镇宣布将彻底停用 Flock 摄像头，甚至有一个警察部门制作了 3D 打印的假 Flock 摄像头来诱捕潜在的破坏者。 “与其一毁了之，不如逆向工程，找出监视我们的人的秘密，”一个自称 stegan0gram 的黑客团体的成员在接受采访时说。“我们在野外‘解放’了硬件，将其解除武装，然后开始对摄像头及相关太阳能设备进行逆向工程。” Flock 摄像头会拍摄驶过的车辆，并把图像和其他数据发送到公司服务器。Flock 的系统会读取车牌，并识别车辆的颜色、品牌和型号等特征。随后，Flock 让拥有或有权访问这些摄像头的地方机构可以检索这些带时间戳的记录。但很多时候，作为其全国网络的一部分，Flock 的系统也允许全美其他警察部门搜索这些摄像头的记录。例如在佐治亚州 Alpharetta，WIRED 发现，该市 Flock 摄像头的记录可被 2000 多个机构访问，包括警察部门、高校、机场，以及令人费解的是，联邦总务署监察长办公室。这张全国性的网络既是 Flock 的一大卖点，也是其争议不断的根源。404 Media 披露，当地警方正代表移民和海关执法局（ICE）在全国网络中进行查询，甚至包括那些禁止与移民当局合作或禁止跨省传输车牌数据地区。404 Media 还揭露，得克萨斯州一名警察在全国范围内的 Flock 摄像头中搜索一名自行实施堕胎的女性。这些事件及其他类似案例，引发了全国关于社区是否希望部署 Flock 摄像头或自动车牌识别系统的讨论。
就 stegan0gram 事件而言，答案显然是否定的。
黑客称，他们能够访问摄像头的 Android 系统，并发现了两个分区，也就是硬盘的不同区域。据黑客介绍，其中几个分区未加密，包括一个名为“vendor”（供应商）的分区和另一个名为“media”（媒体）的分区。后者包含一个解密密钥，用于解锁另一部分数据，其中存储了摄像头拍摄的大量媒体内容，如视频和静态图像。
2025 年初，安全研究员 Jon “GainSec” Gaines 对 Flock 的车牌识别器进行了逆向工程，并记录了可导致获取 root 级访问权限的缺陷。在 Gaines 披露其发现后，公司虽确认了这些缺陷，但淡化了其严重性，声称这些漏洞需要物理接触设备，即使有人获得摄像头访问权限，“仍然无法获取录像”，因为图像在传输到云端后仅短暂保存在设备上。
404 Media 和 WIRED 对摄像头内部的内容进行了分析。该设备的处理器与中端智能手机所用的类似，运行着约 20 个由 Flock 开发的应用程序，负责处理从运动检测、拍照到物体分类、数据上传以及远程更新等所有任务。
根据代码，当有物体进入视野时，摄像头会快速拍摄一系列照片。一辆普通路过的汽车大约生成 28 张图像，有些则超过 100 张。摄像头采用不同的曝光设置来捕捉车牌和更广阔的场景，随后扫描图像，选取并裁剪有用的帧，并通过蜂窝网络将其与其他数据一起发送给 Flock。摄像头本身似乎不会读取车牌，也不会识别车辆的品牌、型号和颜色，这些工作看起来是在 Flock 的服务器上完成的。
根据我们的分析，摄像头的日志记录了约 21 天的活动，分布在几个时间段内。在这些窗口期内，该设备拍摄了约 50,200 辆汽车，生成了约 160 万张图像。在典型的一天里，它记录了大约 3,300 辆汽车，最高纪录为 4,454 辆。这些数字会随着摄像头安装位置的前后路况而有很大差异。摄像头在那些时间段之外几乎肯定也在运行，但较旧的日志已被覆盖或无法再从设备中恢复。
摄像头上运行的软件能够明确检测到人，而这一点在 围绕 Flock 摄像头的讨论中通常被忽视。当它发现一个人时，会记录此人在图像中的位置以及检测结果的置信度。
为了测试这套软件究竟能“看到”什么，WIRED 从摄像头文件中提取了这些模型，用设备上恢复出的测试图片和视频进行验证。模型很容易识别出人物，包括一张记者的自拍照。随后，WIRED 用它们扫描了摄像头里存储的 27,321 段短视频。这些视频为 MP4 格式，每段约一到两秒，分辨率 1,024×768，无音频，与摄像头在车辆经过时抓拍的高分辨率静态图片是分开的。模型在其中 11 段视频里检测到了人，全部是骑摩托车的人。数量少很可能是因为摄像头安装在道路上方、朝下拍摄过往车流，行人几乎不会出现在画面里。
测试还显示，摄像头的车牌检测器识别范围相当宽泛：有时会把保险杠贴纸、经销商车框和其他图形误当成车牌并裁剪出来。在一段摩托车驶过的视频中，检测器甚至把骑手鞍袋上的美国国旗徽章裁剪出来，当成了车牌。
Flock 坚称其摄像头不具备人脸识别功能。WIRED 和 404 Media 也没有在摄像头软件中发现任何额外的人脸识别能力，仅有的只是 Android 操作系统自带的功能，且这些功能似乎并未启用或实际使用。
今年 8 月，WIRED 获取了 Flock 警用软件的前端代码——该软件现在名为 OS Investigate，此前叫 Nightshift——并还原了其中部分功能。从这些代码可以看出，Flock 如何利用自家摄像头生成的记录，结合警方档案和商业数据来识别驾驶员、找出经常同行的车辆，并根据出行轨迹模式搜索特定人员。这些数据让人得以一窥这个系统的另一端。
Flock 发言人发表声明称：“擅自移除或篡改 Flock 摄像头属于违法行为。” 当被具体询问存储于摄像头中的加密密钥时，该公司补充道：“Flock 高度重视安全，并维护了一项公开的漏洞披露政策，供安全研究人员直接向我们报告潜在漏洞。我们未通过该流程收到任何报告，且基于目前提供的有限信息，细节不足以评估这些说法。如果这些人确实发现了合法的漏洞，我们鼓励他们通过我们的漏洞报告流程提交技术发现，以便安全团队进行审查并采取相应措施。”
其中一名黑客表示：“被调查是合理的担忧，也是我们要避免的。我相信我们的行动已经引起了一些关注，但我们会小心行事，尽量低调。”
Noel Pichardo 曾是罗德岛州 Pawtucket 市的警官，因质疑其部门使用 Flock 摄像头，他成为Flock 的直言不讳的批评者。他表示理解活动家们的挫败感，但担心破坏设备最终反而会使支持这些摄像头的论点更加有力。“我认为这种‘私刑’行为只会让警察乃至整个州政府更加坚信该工具是必要的，”Pichardo 说，“州政府越是持续忽视那些反对这种监控的公民的呼声，这种情况就越容易发生。”
摄像头日志还显示其存储系统不堪重负。日志记录了超过 27,000 次“设备上没有剩余空间”错误，这是在尝试保存全分辨率图像时发生的，此外还有数万条相关的错误、崩溃和重启记录。与此同时，大约每隔两分钟，代码会检查摄像头是否仍在运行，并记录一条信息：“Who’s a good boy?!” 在恢复的日志中，这类信息出现了超过 12,000 次。
当摄像头确实重启时，另一项服务在日志中留下了最后一条信息：“A reboot was requested! ¡Adiós, Amigos!”