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警方如何利用Flock车牌识别网络监控抗议者与活动人士 -- How Cops Are Using Flock's ALPR Network to Surveil Protesters and Activists

文章摘要

美国执法部门利用Flock Safety公司的车牌识别网络大规模监控抗议者和活动人士。调查发现50多个联邦、州和地方执法机构在过去10个月中进行了数百次搜索,通过全国性监控网络追踪示威活动。

文章总结

标题:警方如何利用Flock Safety车牌识别网络监控抗议者与活动人士

主要内容: 2025年美国各地爆发大规模抗议活动期间,执法部门通过Flock Safety公司的自动车牌识别系统(ALPR)对示威者实施监控。电子前沿基金会(EFF)通过分析10个月的数据发现:

  1. 监控规模
  • 50多个联邦、州和地方执法机构进行了数百次与抗议活动相关的车牌搜索
  • 涉及2025年2月"50501"抗议、4月"Hands Off"示威、6月和10月"No Kings"运动等重大活动
  • 仅塔尔萨警察局就进行了至少38次抗议相关搜索
  1. 具体案例
  • 华盛顿州斯波坎县警方以"no kings"为由搜索95个摄像头网络
  • 得克萨斯州博蒙特警方跨1774个网络搜索"KINGS DAY PROTEST"相关车辆
  • 亚利桑那州坦佩警方搜索425个网络寻找"ATL No Kings Protest"中的红色车辆
  1. 监控范围扩展
  • 边境巡逻队利用该系统监控移民权利活动人士,甚至对向警车竖中指的司机发起7次搜索
  • 三个执法机构专门针对动物保护组织"直接行动 everywhere"(DxE)进行数十次追踪
  1. 系统运作机制
  • Flock Safety在全国部署摄像头,记录每辆车的车牌、颜色、型号等特征
  • 数据上传至可搜索数据库,鼓励机构间共享
  • 警方仅需在系统中填写简短的"理由"(如仅"抗议"一词)即可进行搜索
  1. 隐私担忧
  • 系统收集所有经过车辆的数据,而不仅针对犯罪嫌疑人
  • 约20%搜索使用"调查"、"嫌疑人"等模糊理由,可能掩盖真实目的
  • 可能对宪法第一修正案保护的集会自由产生寒蝉效应

建议措施: - 抗议者可选择步行、拼车或公共交通等方式降低被追踪风险 - 地方政府应考虑关闭此类监控网络 - 所有公民都应享有反对不公而免于被录入数据库的权利

(注:原文中大量案例列举和外部链接等次要信息已精简,保留最具代表性的监控案例和系统运作的核心事实)

评论总结

总结评论内容如下:

  1. 对ALPR系统的批评

    • 认为ALPR可能被滥用,侵犯隐私或用于不正当目的
    • 引用:"警察声称搜索ALPR是为了寻找失踪女性,实际是为了调查堕胎" (I recently contributed to...the police said they searched ALPR for the welfare of a young woman, but it was actually more focused on a possible abortion)
    • 引用:"国家彻底利用私营企业压迫人民" (the State thoroughly coopting private enterprises to oppress their people)
  2. 对ALPR系统的支持

    • 认为ALPR能有效降低犯罪率
    • 引用:"社区自筹资金安装Flock LPR后,多名罪犯被抓,犯罪率下降" (the citizens organized and funded the installation of Flock LPRs...crime is now down)
    • 引用:"刑事司法改革导致犯罪激增,民众要求加强安全措施" (Activists agitate for Criminal Justice Reform --> Surge in crime --> The People clamor for Enhanced Security Measures)
  3. 关于ALPR数据收集范围的讨论

    • 指出ALPR仅收集车辆数据,不包含所有抗议者信息
    • 引用:"他们只收集了每辆参加抗议的汽车数据,很多人可能拼车、乘公交或步行" (They collected data on every single car that attended, but there easily could be more people...without a car)
  4. 相关技术讨论

    • 提供关于ALPR技术、对抗性计算机视觉和轮胎压力传感器ID的讨论链接
    • 引用:"对抗性计算机视觉和250美元的RPi Hailo ALPR" (Adversarial computer vision and DIY OSS $250 RPi Hailo ALPR)
    • 引用:"轮胎压力传感器ID:原因、地点和时间" (Tire Pressure Sensor IDs: Why, Where and When)