车牌识别器搜索应需要搜查令

# 车牌识别器搜索应要求搜查令 来源： https://andrewpwheeler.com/2026/08/12/license-plate-reader-searches-should-require-a-warrant/ 虽然我经常与警察部门合作，但我认为技术的合理使用至关重要。 这可能让我的一些客户反感，但我曾作为专家证人与司法研究所（Institute for Justice）合作，参与他们的庭审案件 Schmidt v City of Norfolk (https://www.courtlistener.com/docket/69288422/schmidt-v-city-of-norfolk)。（需要说明的是，本文中的任何观点均是我个人观点，不代表 IJ 的立场。）该案的核心问题是，搜索历史缓存的 ALPR（自动车牌识别器）数据是否构成非法搜查。1 (https://andrewpwheeler.com/2026/08/12/license-plate-reader-searches-should-require-a-warrant/#fn1) 法官在该案中判决原告败诉。以下是判决书中的一段引文： > 与原告在本案中的主张以及涉及公共空间大规模监控的具有约束力的先例一致，ALPR 监控在某种程度上可能变得过于侵入性，并违反[宪法隐私标准]。但何时会如此？虽然这个问题很难给出明确答案，但本法院清楚看到的是，至少在北福克（Norfolk），答案是：今天还不会。 关于这段引文，需要注意的关键点是“今天还不会”。这将是一篇很长的文章，但为了尽量简洁，我想说： - 我认为在可预见的未来，摄像头将无处不在。所以问题不是*是否*需要搜查令，而是*何时*需要。根据现行判例法，这迟早会发生。 - 我认为摄像头是好的，并且可以以具有成本效益的方式减少犯罪。 - 主动标记（例如，这辆车是被盗车辆，它经过摄像头时会给警察局发送提示）与*历史搜索*（例如，查看车牌 XYZ1000 在过去 30 天内的行踪）是有区别的。 - 对*历史搜索*要求搜查令不会严重阻碍警方调查。 - 当前不保留数据的现状**非常糟糕**；它并不能防止非法搜索，而且目前还限制了将这些数据用于合法调查的实际效用。 - 当前防止滥用 ALPR 数据搜索系统的标准*令人可笑*。 简而言之，在我看来，如果各州直接通过州法规强制规定搜查令程序，那么对所有人都会更好。 ## 当前法律标准 为了不过多纠缠于历史上什么构成搜查的细节，我认为最简单的起点是通过 Carpenter vs US (https://en.wikipedia.org/wiki/Carpenter_v._United_States) 案例。美国现行判例法要求警察部门必须获得搜查令，才能要求移动运营商向执法部门提供手机基站定位信息（cell-site location information, CSLI）。 这偏离了历史先例，要求搜查令主要是因为信息掌握在私营公司手中。在 Carpenter 案之前，主要论点是，如果私营公司也能访问同样的数据，你就没有合理的隐私期待。Carpenter (https://supreme.justia.com/cases/federal/us/585/16-402) 案的法院基本上认定，手机数据如此全面，以至于需要采用不同的标准——因为通过详细的 CSLI 数据，可以追踪*一个人的全部活动轨迹*。而这种侵入性程度侵犯了一个理性人的隐私期待。即使 Google 拥有所有这些信息，你也不期望它们会泄露给他人。 这一意见在最近的 Chatrie 判决（关于地理围栏搜查令，例如，给我在 X 区域和 Y 日期时间范围内的所有手机 ping 信号）中得到了重申。另一个需要了解的相关判决是 Beautiful Struggle v Baltimore (https://www.courtlistener.com/opinion/4892876/leaders-of-a-beautiful-struggle-v-baltimore-police-department)，其中通过无人机搜索历史航拍图像同样构成搜查。 所以这就是为什么我说问题在于*何时*，而*不是是否*，ALPR 数据将需要搜查令。如果一个城市碰巧在每一个十字路口都有摄像头（我认为未来会实现），根据现行判例法，这显然会演变成与你的手机数据相同的情况。 ## 摄像头是好的 简单来说，我再次强调，在我的职业生涯中，我*主要* 与警察部门合作，并且曾是一名犯罪分析师 (https://crimede-coder.com/about)。我确实认为 ALPR 摄像头是很好的投资，主要是因为它们足够便宜，能够获得合理的投资回报率。（注意，我并不认为所有警用技术都如此，我尤其对声学枪声探测 (https://crimede-coder.com/blogposts/2025/CostBenefitGSD) 的价格持批评态度。） ALPR 每台摄像头的价格远低于 3000 美元。标记车牌通过所需的机器学习模型、摄像头和计算能力，可以轻松集成到当前的手机上。（更难的部分是为手机供电并保护其免受自然环境的影响。）ALPR 大部分情况下只是拍摄静态图像，然后提取车牌号（某些供应商还会提取额外信息，如汽车品牌和颜色）。 目前关于 ALPR 减少犯罪的整体证据相当一般（参见我 2024 年在 Wake Libertarian 演讲中的幻灯片 (https://crimede-coder.com/blogposts/2024/TechTalkLPRs)），但由于它们非常便宜，只需要每台摄像头多逮捕几名罪犯，就可能获得正的投资回报。 这相当粗略，因为我们没有令我信服的破案率提升价值估计 (https://andrewpwheeler.com/2026/06/22/notes-on-valuing-the-cost-of-crime/)。但我认为“我愿意支付 500 美元来帮助解决一个案件”的说法即使不是偏低，也绝对不算高。因此，如果一台摄像头每年能帮助抓住哪怕只是少数几起犯罪，在我看来很可能就是正的投资回报率。 我认为摄像头将出现在所有公共空间。想象一下，Ring 为房主推出了一款更好的摄像头系统，能提供更全面的房屋周围视野，而且价格同样便宜。我们最终会因此更安全。因此，即使对于那些主张城市不要购买 Flock 的人来说，这在不久的将来无论如何都会到来。 ## 历史搜索 vs 主动标记 ALPR 已经存在很长时间了。我在纽约州特洛伊（Troy, NY）担任分析师时使用的第一批 ALPR 是车载摄像头。基本上就是一个安装窗户上的 GoPro，当警员开车经过被盗车牌时会发出警报。 虽然 ALPR 的初始用途总是被宣传为这种对被盗车辆的主动标记，但它们很快就用于追溯搜索车牌的历史位置。他们记录了每辆车的车牌、经纬度以及该车经过摄像头的时间戳。 所以想象一下，你在调查 Joe Schmo，你知道他的车牌，然后你可以输入他的车牌，查看他的车经过摄像头的位置。基于这些信息，与 CSLI 数据类似，你基本上可以追踪 Joe 去了哪里，反复去过哪里，可能睡在哪里等等。（我在特洛伊第一次使用这个功能时，我们通过车载摄像头发现，我们正在积极调查的一个特定个人和他的女朋友住在一起。说实话，我很惊讶单个车牌的单次命中在地图上是如此密集。） 严格来说，要实现“标记被盗车辆”（或任何其他主动寻找特定车牌的场景），你完全不需要缓存任何数据。尽管如此，在某些合法场景下，在实时环境中搜索最近的 ALPR 数据可能非常有帮助。 一个更常见的例子——有人抢劫了一家加油站，并驾驶了一辆车。你不知道车牌，但可以查看在特定时间范围内经过固定位置 ALPR 的图像，然后，特别是如果你从加油站店员那里获得了车辆描述，就可以确定与该车相关的车牌。 需要明确的是，我不是律师，但在我看来，紧急情况使得搜索几分钟缓存的 ALPR 位置数据是完全合理的。实际上，新罕布什尔州的 3 分钟 (https://law.justia.com/codes/new-hampshire/title-xxi/chapter-261/section-261-75-b/) 数据保留时间太短了。我可以看到支持几个小时的论据（想象一下“我在路边发现了一具尸体”，这需要更多时间才能被报告）。但我们正在进入一个并非活跃紧急情况（如“需要找到可能持枪并伤害他人的人”）的领域，这些情况才足以证明那些紧急情况的合理性。这些是需要获得搜查令的场景（如果你没有车牌，只想搜索某个日期时间窗口内经过摄像头的车辆，这与地理围栏搜查令没有区别；如果你有活跃嫌疑人，想搜索特定车牌，这与 CSLI 搜查令没有区别）。 大多数州将 ALPR 数据保留更长时间。在 Norfolk 案进行期间，弗吉尼亚州在全州范围内规定了一个标准，即 21 天 (https://law.lis.virginia.gov/vacodefull/title2.2/chapter55.6)。在此之前，这取决于各个机构。各州情况不同，但各州通常规定 30 天左右的数据保留期，或者由警察部门自行决定。 ## 删除数据并不能防止滥用 这些数据保留法规被认为是一种防止滥用的机制 (https://www.theatlantic.com/ideas/2026/08/flock-safety-cameras-ai-surevillance/688219/)。但它们并没能实现这一点。 如果你翻阅那些警员滥用系统搜索特定个人的案例 (https://ij.org/police-have-reportedly-used-license-plate-readers-to-stalk-romantic-interests-at-least-14-times-in-recent-years/)，你会发现他们都是一次又一次地搜索特定车牌，有时甚至达到数百次 (https://ipvm.com/reports/police-chiefs-track)。 如果你保留数据 20 天，你可以每 20 天去搜索一次，按你的意愿记录数据，然后在 20 天后再搜索一次。删除旧数据本身并不能阻止这种滥用。事实上，如果有人正在积极跟踪某人，你可以预期他们会定期进行搜索，在他们还在使用系统期间，定期查看他们的受害者会去哪里。 同时，删除数据*确实*会妨碍其在长期执法调查中的合法使用。谋杀调查需要超过 30 天才能确定嫌疑人，这是完全正常的。天哪，如果能查询 ALPR 数据来显示某人是否在谋杀案发现场附近，那该多好。同时，它也可以被辩方用于无罪证据（这肯定需要超过 30 天的时间）。 所以那些主张通过删除数据来防止滥用的人正在**让事情变得更糟**。它不能防止滥用，并且限制了 ALPR 在历史调查中的效用。数据保留本身唯一能防止滥用的情况是，你完全不缓存任何数据（如新罕布什尔州），并且仅将 ALPR 用于主动警报场景。 ## 合理的监管应该是什么样子 我说当前防止滥用的标准令人可笑的原因之一是，数据保留政策和警察部门内部关于何时应搜索数据的政策，在大多数部门已经存在多年（如果不是十年的话）。那些搜索 ALPR 数据以跟踪亲密伴侣的案例*显然并没有通过数据保留政策被阻止*。 唉，我建议缓存一些数据用于实时调查（超过 3 分钟），并在此窗口之外要求搜查令，这同样不能防止那种类型的滥用。大多数部门都有规定搜索可以进行的原因，一些州也有具体法规规定不允许进行搜索的原因。在 Norfolk IJ 案件中，警员在输入搜索原因（经常被省略）时，有时会提供表面上明显非法的原因，例如“抗议”。 即使部门有进行内部审计的标准，它们往往也不会遵守。Tyler Dukes 向罗利警察局 (https://www.newsobserver.com/news/state/north-carolina/article286920890.html) 索要审计结果，他们才*进行了第一次审计*。 这是警察部门长期存在的问题，不仅限于 ALPR，也涉及非法搜索犯罪历史记录。IJ 汇总了全国十多个 ALPR 滥用逮捕案例，这并不能证明这些系统运行良好，因为很可能只有最严重的滥用行为才会被发现。 除了制定州法规要求对历史 ALPR 搜索使用搜查令之外，各州至少应有明确的非法搜索处罚措施。这些措施至少应包括失去工作，以及被永久禁止访问该系统。当我在纽约担任犯罪分析师时（以及我在 DCJS 工作时也是如此），这就是滥用犯罪历史搜索数据库的标准处罚。 如果只保留不到 24 小时的活跃搜索数据，这确实提供了一个潜在的简单检查点，应该被标记——如果某个特定车牌或某台特定摄像头在 2 天内被搜索两次，就应该被标记并更仔细地审查。Flock 确实有自己的系统 (https://www.flocksafety.com/trust/compliance-tools) 来识别可疑的搜索历史。 但对我来说，更大的问题是*由谁来审查*。把这交给供应商不合理，而警察部门即使面对公众批评，也没有认真投入资源来处理这个问题。这种审计机制应该委托给第三方，要么是州总检察长办公室的一个特定小组，要么是州刑事司法机构（如纽约的 DCJS）。 所以这当然也需要由州法规明确规定。谁来进行审计？ 到目前为止，我关注的重点一直是警察部门本身的滥用行为，但合理的监管也应该明确对供应商本身的审计，以及如果他们未能达到数据标准的处罚。（我在这里主要想的不是 TEMPEST 攻击，而是更类似于“我随随便便就把一个未经身份验证的端点暴露在互联网上” (https://www.youtube.com/watch?v=vU1-uiUlHTo) 这类问题。） 事实上，我建议的许多要求很可能已经写入法规；问题在于负责审计的实体往往不明确，或者缺乏开展工作的资源。（此外，对于未能遵守法规的处罚通常也不明确。这也需要具体说明。） ## 未来 所以，虽然我希望（尽管我对此并不抱期待）我的博客文章能某种程度上影响当前全国范围内的标准，但我认为重要的是要记住监控不仅仅存在于现在的世界，还要考虑它在可预见的未来可能是什么样子。 我认为各州应该直接撕掉创可贴，制定法规，要求搜索历史 ALPR 数据必须获得搜查令。（这也会使机构之间的数据共享基本上变得无关紧要，实时搜索只需要在各自辖区内进行。）正如我在开头所说，当前关于重建*一个人的全部活动轨迹*的判例法（我认为这是相当合理的）将最终在 ALPR 摄像头变得足够密集时得到满足。所以各州可以自己制定法规来规定必须获得搜查令，或者最终由法院系统将其强加于它们。 在一个*私有摄像头占据公共空间*的世界里，我认为这些建议仍然适用。所以，类似于 Carpenter 案对 CSLI 数据的态度，