黑客入侵Flock摄像头，数据揭示系统实际工作原理

# 黑客入侵Flock摄像头：系统运作内幕曝光 来源：https://www.wired.com/story/hackers-flock-camera-data-shows-how-system-works/ 黑客拆除了道路旁的Flock摄像头（https://www.wired.com/story/flock-safety-os-investigate/），近乎完整复制了其存储数据，并将文件分享给404 Media（https://www.404media.co/hackers-stole-flocks-camera-software-revealing-how-the-company-tracks-cars-and-people-2/）与WIRED，首次详细揭露了Flock Safety摄像头如何追踪车辆与行人（https://www.wired.com/story/flock-ai-search-user-interface/）。黑客表示将公开获取软件的技术细节，以期更多人效仿此操作。 此次入侵首次揭示了Flock宣称受"设备端加密"保护（https://www.flocksafety.com/faq）的系统内部运作。黑客成功复制了摄像头存储并恢复了设备内存储的加密密钥，由此解锁了数千条车辆视频记录。他们将资料分享给404 Media及透明化非营利组织Distributed Denial of Secrets（https://www.wired.com/story/ddosecrets-blueleaks-wikileaks/），后者进一步提供给WIRED。404 Media与WIRED随后对这些文件展开联合调查。 尽管自动车牌识别系统的核心加密存储仍无法访问，但对已恢复数据的分析显示，设备软件明确检测对象包括行人、车辆、车牌和自行车。单辆过往车辆可生成数十张图像，据数周日志记载，摄像头累计产生超百万张图像。其计算机视觉软件有时还会捕捉保险杠贴纸等图形信息，例如曾识别出摩托车手挂包上的美国国旗徽章。 拆除摄像头并提取软件的行为表明，破坏或移除设备已不能满足部分人的诉求。全美多地有人因涉嫌篡改或破坏Flock摄像头被捕。作为回应，部分地区宣布停用Flock摄像头，某警局甚至制作3D打印仿制摄像头外壳（https://www.404media.co/man-charged-with-3-felonies-for-breaking-3d-printed-decoy-flock-camera/）以诱捕破坏者。 名为stegan0gram的黑客团体成员在采访中表示："与其单纯破坏，为何不通过逆向工程揭露监控者的秘密？我们解放了现场设备，解除其功能，并对摄像头及相关太阳能设备进行了逆向分析。" Flock摄像头拍摄过往车辆后，将图像与数据上传至公司服务器。系统在此读取车牌，并可能识别车辆颜色、品牌与型号等特征。随后，本地管理机构可对这些带时间戳的记录进行检索。但许多情况下，Flock系统允许全美其他警局通过其全国网络查询这些数据。例如WIRED在佐治亚州阿尔法利塔市发现（https://www.wired.com/story/how-an-atlanta-suburb-ended-up-sharing-flock-data-with-more-than-2000-organizations/），该市Flock摄像头的记录可供超过2000个机构访问，包括警局、大学、机场，甚至令人费解的联邦总务管理局监察长办公室。 全国网络既是Flock的卖点，也引发巨大争议。404 Media曾披露（https://www.404media.co/ice-taps-into-nationwide-ai-enabled-camera-network-data-shows/），地方警方曾代表移民与海关执法局查询全国网络数据，包括在禁止与移民部门合作或跨州传输车牌数据的地区（https://www.404media.co/flock-removes-states-from-national-lookup-tool-after-ice-and-abortion-searches-revealed/）。另有报道称得州警察曾通过全国Flock摄像头搜索自行堕胎女性（https://www.404media.co/a-texas-cop-searched-license-plate-cameters-nationwide-for-a-woman-who-got-an-abortion/）。这些事件引发了全美关于是否应在社区部署Flock摄像头或自动车牌识别系统的广泛讨论。 而对stegan0gram组织而言，答案显然是否定的。 黑客透露他们访问了摄像头的Android系统，发现两个主要分区（即硬盘分区）。其中"vendor"和"media"分区未加密，后者包含可解锁存储媒体文件（视频和静态图像）的加密密钥。 2025年初，安全研究员Jon "GainSec" Gaines曾逆向工程Flock摄像头（https://gainsec.com/2025/06/19/grounded-flight-device-2-root-shell-on-flock-safetys-falcon-sparrow-automated-license-plate-reader/），记录了可获取Root权限的漏洞。在漏洞公开后，Flock承认发现但淡化严重性，声明漏洞需要物理接触设备，且即使获取摄像头访问权限也无法查看已传输至云端的影像。 404 Media与WIRED分析显示，该设备处理器类似中端智能手机，运行约20个Flock自研应用，涵盖运动检测、拍照、物体分类、数据上传和远程更新等功能。 代码显示当物体进入视野时，摄像头会快速连拍。典型过往车辆产生约28张图像，部分超过100张。摄像头采用不同曝光设置捕捉车牌与全景，随后扫描图像、筛选裁剪有效帧，通过移动网络将数据上传Flock服务器。设备本身似乎并不解析车牌或识别车辆品牌型号——这应在服务器端完成。 据分析，日志记录了跨多个时段约21天的活动。期间设备拍摄约5.2万辆车，生成约160万张图像。日常记录约3300辆车，峰值达4454辆。这些数据因安装位置和车流量差异显著。设备在记录期外显然仍在运行，但旧日志已被覆写或无法恢复。 软件明确检测行人的能力常在Flock讨论中被忽略（https://www.404media.co/how-cops-use-flock-to-track-people-not-cars/）。当识别到行人时，系统会记录其在图像中的位置及检测置信度。 为测试实际识别能力，WIRED从设备文件中提取模型，对测试图像和恢复视频进行分析。模型成功识别出包括记者自拍照在内的人物。随后对存储的27321个短视频片段进行检测——这些1024x768分辨率、无音频的MP4文件，与车辆经过时的高清连拍图像分开存储。模型在11个片段中检测到行人（均为摩托车手），数量较少可能因摄像头位于道路上方，行人罕至。 测试还显示车牌检测器存在误判：保险杠贴纸、经销商框架等图形常被误识为车牌。在某个摩托车经过的视频中，骑手挂包上的美国国旗徽章被当作车牌裁剪。 Flock坚称其摄像头不执行人脸识别。WIRED与404 Media在软件中未发现除Android系统自带功能外的人脸识别证据，且这些功能似乎未启用或活跃使用。 今年八月，WIRED获取了（https://www.wired.com/story/flock-safety-os-investigate/）Flock警方软件（现称OS Investigate，原名Nightshift）的前端代码，重构了部分工具界面。该软件展示了Flock如何利用摄像头记录、警方档案及商业数据识别驾驶员、发现常结伴车辆，并通过行动模式搜索人员。这提供了系统另一端的视图。 Flock发言人声明："未经授权移除和篡改Flock摄像头属违法行为。"针对设备内加密密钥的质询，该公司补充："Flock重视安全，设有公开漏洞披露政策（https://www.flocksafety.com/legal/vulnerability-disclosure-policy），供安全研究人员直接报告潜在漏洞。我们未收到相关流程的报告，且基于有限信息无法评估相关主张。若确实存在合法漏洞，我们鼓励通过漏洞报告流程提交技术发现，以便安全团队审查并采取适当措施。" 某黑客表示："被调查是现实顾虑，我们正努力避免。我确信行动已引起关注，但我们保持谨慎低调。" 罗得岛州帕塔基特市前警官Noel Pichardo在质疑部门使用Flock摄像头后成为公开批评者（https://www.wired.com/story/the-cop-who-took-on-flock/）。他表示理解活动人士的沮丧，但担心破坏设备可能反而巩固支持该技术的立场："这种私刑行为只会强化警方和政府认为工具必要的信念。政府持续忽视反对监控民众呼声的时间越长，类似事件就会越多发生。" 日志还显示摄像头存在存储问题。在保存全分辨率图像时记录超过2.7万次"设备空间不足"错误，以及数万次相关崩溃和重启。同时，代码每隔两分钟检测运行状态并记录"Who's a good boy?!"信息，日志中出现超1.2万次该消息。 摄像头重启时，另一服务会在日志留下最后信息："收到重启请求！再见，朋友们！"（A reboot was requested! ¡Adiós, Amigos!）