Análisis exhaustivo: la empresa Flock Safety, conocida por sus cámaras de reconocimiento de matrículas, ha llevado la vigilancia a un nivel completamente nuevo. Durante una auditoría técnica del código público del desarrollador, logré encontrar rastros de la herramienta OS Investigate, un sistema que permite a las fuerzas del orden identificar conductores sin un solo rasgo identificativo, incluido el nombre o la matrícula.
Arquitectura de la funcionalidad oculta
Al examinar la parte cliente del sitio de Flock, identifiqué más de 450 archivos que se cargan al iniciar sesión. Esto me permitió reconstruir la interfaz del sistema, inaccesible para los usuarios comunes. Expertos independientes en seguridad confirmaron mis conclusiones.
OS Investigate incluye 69 consultas de IA preinstaladas. Un policía puede usar una plantilla lista, modificarla o crear una propia. El sistema se integra con cámaras, bases policiales, registros de llamadas al 911, datos de arrestos y archivos comerciales que contienen teléfonos, correos electrónicos, fechas de nacimiento e información sobre familiares.
Búsqueda sin identificadores
La característica clave: 19 de las 69 plantillas están diseñadas para detectar patrones de comportamiento, y 14 no requieren nombre, número ni descripción del vehículo. Basta con indicar la geolocalización, la ventana temporal y el tipo de actividad. Esto cambia radicalmente el paradigma de las investigaciones: ahora el objeto de búsqueda no es una persona, sino su modelo de rutas.
Algoritmo para detectar "vínculos"
Una función separada analiza los vehículos que aparecen regularmente cerca del automóvil objetivo. El algoritmo registra coincidencias en las mismas cámaras con un intervalo de hasta dos minutos. Con al menos tres coincidencias y un nivel suficiente de confiabilidad, el automóvil entra en una lista de 20 posibles "asociaciones". Esto, en la práctica, construye un grafo social basado en los movimientos.
Vacíos en el control
El código incluye un formulario para justificar la solicitud, pero no tiene restricciones sustanciales: basta con ingresar un mínimo de tres caracteres. Es una formalidad, no una barrera. Un representante de Flock, París Lubele, confirmó que el servicio está en desarrollo, pero no refutó las funciones descritas, afirmando que el sistema solo trabaja con datos a los que la policía ya tiene acceso.
Contexto y riesgos
La red de Flock abarca más de 6000 comunidades en EE. UU., procesando alrededor de 20 mil millones de lecturas de matrículas al mes. El Instituto de Justicia ya ha documentado decenas de casos de abuso, desde vigilancia de exparejas hasta uso indebido de datos. En respuesta, Flock señala el registro de consultas y la vinculación de acciones a usuarios específicos, calificando los incidentes como aislados.
En medio de estos eventos, el congresista Thomas Massie ha propuesto privar de financiamiento federal a los municipios que utilicen dichos sistemas. Algunas ciudades ya han revisado sus contratos.
Mi análisis: Esta tecnología cruza una línea ética: la vigilancia predictiva sin identificadores crea un precedente en el que cualquier ciudadano se convierte en objeto de un perfilado implícito. Incluso si cumple formalmente con la ley, la falta de control sustancial sobre la justificación de las consultas convierte la herramienta en un arma potencial de vigilancia masiva.