A violação proporciona uma visão inédita de um sistema que a Flock afirmava ser protegido por criptografia no próprio dispositivo. Os hackers conseguiram copiar o armazenamento da câmera e recuperar uma chave de criptografia guardada no equipamento, que destravou vídeos de milhares de detecções de veículos. Os hackers compartilharam o material com o 404 Media e com a organização sem fins lucrativos de transparência Distributed Denial of Secrets, que repassou os dados à revista WIRED. O 404 Media e a WIRED então analisaram esses arquivos como parte de uma investigação conjunta.
Embora boa parte do armazenamento mais sensível do leitor automático de placas tenha permanecido criptografada e inacessível, a análise conjunta dos dados recuperados mostra que o software executado no dispositivo detecta explicitamente pessoas, além de veículos, placas e bicicletas. A câmera pode produzir dezenas de imagens de um único veículo que passa e, de acordo com várias semanas de registros recuperados, gerou mais de um milhão de imagens. O software de visão computacional também chegou a isolar adesivos de para-choque e outros elementos gráficos, incluindo, em um caso, um adesivo de bandeira americana na bolsa de sela de um motociclista.
O ato de remover a câmera e extrair seu software mostra que algumas pessoas não se contentam apenas em destruir ou remover os equipamentos. Pelo país, várias pessoas foram presas acusadas de adulterar ou sabotar câmeras da Flock. Em resposta, algumas cidades anunciaram que vão deixar de usar câmeras da Flock por completo e, em um caso, uma polícia chegou a fabricar uma carcaça falsa de câmera da Flock, impressa em 3D (impressão tridimensional), para atrair possíveis vândalos.
"Por que apenas destruí-las, se podemos fazer engenharia reversa e descobrir os segredos daqueles que nos espionam?", disse um dos hackers, de um coletivo que se autodenomina stegan0gram, em entrevista. "Libertamos hardware em campo, desarmamos os equipamentos e prosseguimos com a engenharia reversa das câmeras e do painel solar associado."
As câmeras da Flock fotografam veículos que passam e enviam as imagens e demais dados para os servidores da empresa. Lá, presume-se que o sistema da Flock lê a placa e consegue identificar características como cor, marca e modelo do veículo. A Flock então torna esses registros, marcados com data e hora, pesquisáveis por qualquer agência local que possua ou tenha acesso às câmeras. Mas, em muitos casos, o sistema da Flock também permite que outras polícias de todo o país consultem essas câmeras, como parte da rede nacional da empresa. Em Alpharetta, na Geórgia, por exemplo, a WIRED descobriu que registros das câmeras da Flock da cidade estavam acessíveis a mais de 2.000 agências, incluindo departamentos de polícia, universidades, aeroportos e, inexplicavelmente, o Gabinete do Inspetor Geral da Administração de Serviços Gerais federal.
Essa rede nacional tem sido um argumento de venda para a Flock, mas também uma grande fonte de controvérsia. O 404 Media revelou que policiais locais realizavam consultas na rede nacional a pedido do Serviço de Imigração e Alfândega (ICE, na sigla em inglês), inclusive em áreas que haviam proibido o trabalho com autoridades de imigração ou a transferência de dados de placas para fora do estado. O 404 Media também revelou que um policial no Texas pesquisou câmeras da Flock em todo o país para encontrar uma mulher que havia realizado um aborto por conta própria. Essas matérias, entre outras, provocaram um debate nacional sobre se as pessoas querem câmeras da Flock, ou leitores automáticos de placas de forma mais ampla, em suas comunidades.
E, no caso do stegan0gram, a resposta é claramente não.
Os hackers disseram que conseguiram acessar o sistema Android na câmera e encontraram duas partições — seções, em essência, do disco rígido. Algumas dessas partições estavam descriptografadas, afirmaram, incluindo uma chamada "vendor" (fornecedor) e outra chamada "media" (mídia). Esta última continha uma chave de criptografia que destravou outra parte, onde estava armazenada a maior parte da mídia — os vídeos e imagens — capturada pela câmera.
No início de 2025, o pesquisador de segurança Jon "GainSec" Gaines fez engenharia reversa de um leitor de placas da Flock e documentou falhas que poderiam ser usadas para obter acesso de nível administrador (root). Depois que Gaines divulgou suas descobertas, a empresa reconheceu os achados, mas minimizou a gravidade, afirmando que as falhas exigiam acesso físico ao dispositivo e que mesmo alguém que obtivesse acesso a uma câmera "ainda assim não conseguiria acessar as imagens", porque as imagens permaneciam no dispositivo apenas brevemente antes de serem transmitidas para a nuvem.
O 404 Media e a WIRED analisaram o conteúdo da câmera. O processador do dispositivo é semelhante aos usados em smartphones intermediários, e o equipamento executa cerca de 20 aplicativos desenvolvidos pela Flock, que cuidam de tudo: desde detectar movimento e tirar fotos até classificar objetos, enviar dados e receber atualizações remotas.
De acordo com o código, quando algo se move no campo de visão, a câmera tira uma rápida sequência de fotos. Um veículo comum que passava gerava cerca de 28 imagens, embora alguns produzissem mais de 100. A câmera usa diferentes exposições para capturar tanto a placa quanto a cena mais ampla, depois analisa as imagens, seleciona e recorta quadros úteis e os envia, junto com outros dados, para a Flock pela rede celular. A própria câmera aparentemente não lê a placa nem identifica a marca, o modelo e a cor do veículo. Isso parece acontecer nos servidores da Flock.
De acordo com nossa análise, os registros da câmera documentaram cerca de 21 dias de atividade ao longo de vários períodos. Durante essas janelas, o dispositivo fotografou aproximadamente 50.200 veículos e gerou cerca de 1,6 milhão de imagens. Em um dia típico, foram registrados cerca de 3.300 veículos, com um pico de 4.454. Esses números variariam consideravelmente dependendo de onde a câmera está instalada e de quanto tráfego passa em frente a ela. A câmera quase certamente continuou operando fora desses períodos, mas os registros mais antigos tinham sido sobrescritos ou não puderam mais ser recuperados do dispositivo.
O software executado na câmera detecta explicitamente pessoas, algo normalmente ignorado nas discussões sobre câmeras da Flock. Quando identifica uma pessoa, ele registra onde ela aparece na imagem e qual é o nível de confiança da detecção.
Para testar o que o software realmente consegue ver, a WIRED extraiu os modelos de visão computacional dos arquivos da câmera e os executou contra imagens e filmagens de teste recuperadas do dispositivo. Os modelos identificaram facilmente pessoas, incluindo uma selfie de um repórter. A WIRED então os aplicou a 27.321 clipes de vídeo curtos armazenados na câmera. Os clipes eram arquivos MP4, cada um com cerca de um a dois segundos, gravados a 1.024 por 768 pixels, sem áudio. Eram separados das rajadas rápidas de imagens estáticas de alta resolução que a câmera também tira quando os veículos passam. Os modelos detectaram pessoas em 11 dos clipes, todos com motociclistas. O número pequeno provavelmente se deve à posição da câmera acima de uma via, apontada para o tráfego que passa, onde a presença de pedestres era improvável.
Os testes também mostraram o quão amplamente o detector de placas da câmera conseguia interpretar o que via. Em alguns casos, ele confundiu adesivos de para-choque, molduras de concessionárias e outros elementos gráficos com placas e os recortou como se fossem placas. Em um vídeo de uma motocicleta passando, o detector recortou um adesivo de bandeira americana na bolsa de sela do motociclista como se fosse uma placa.
A Flock afirma que suas câmeras não realizam reconhecimento facial. A WIRED e o 404 Media não encontraram nenhuma evidência de recursos de reconhecimento facial no software da câmera além daqueles incluídos por padrão no sistema operacional Android. Esses recursos aparentemente não estavam ativados nem em uso ativo.
Em agosto, a WIRED obteve o código de front-end do software policial da Flock, agora chamado OS Investigate e anteriormente conhecido como Nightshift, e reconstruiu partes da ferramenta. Esse software mostrou como a Flock pode usar os registros gerados por suas câmeras, junto com arquivos policiais e dados comerciais, para identificar motoristas, mapear veículos que viajam juntos repetidamente e buscar pessoas com base em padrões de deslocamento. Os dados oferecem uma visão da outra ponta do sistema.
Um porta-voz da Flock disse em comunicado: "A remoção e a adulteração não autorizadas de uma câmera da Flock são ilegais." Questionada especificamente sobre a chave de criptografia armazenada na câmera, a empresa acrescentou: "A Flock leva a segurança a sério e mantém uma Política Pública de Divulgação de Vulnerabilidades para que pesquisadores de segurança relatem possíveis falhas diretamente a nós. Não recebemos nenhum relato por esse processo e, com base nas informações limitadas fornecidas, não temos detalhes suficientes para avaliar as alegações que estão sendo feitas. Se os indivíduos identificaram vulnerabilidades legítimas, pedimos que enviem suas descobertas técnicas por meio do nosso processo de relato de vulnerabilidades, para que nossa equipe de segurança possa analisá-las e tomar as medidas cabíveis."
Um dos hackers afirmou: "Ser investigado é uma preocupação real e algo que estamos tentando evitar. Tenho certeza de que nossas ações já chamaram alguma atenção, mas somos cuidadosos e tentamos manter um perfil discreto."
Noel Pichardo, ex-policial de Pawtucket, Rhode Island, que se tornou um crítico declarado da Flock após questionar o uso das câmeras por sua corporação, diz que entende a frustração dos ativistas, mas teme que sabotar dispositivos possa, no fim, fortalecer o argumento a favor deles. "Acho que esse tipo de vigilantismo só vai cristalizar a polícia e o Estado em geral na crença de que essa ferramenta é necessária", diz Pichardo. "Quanto mais o Estado continuar ignorando o clamor dos cidadãos contrários a esse tipo de vigilância, mais isso vai acontecer."
Os registros da câmera também mostram o equipamento enfrentando problemas de armazenamento. Os logs registraram mais de 27.000 erros do tipo "no space left on device" (sem espaço no dispositivo) ao tentar salvar imagens em resolução completa, além de dezenas de milhares de erros relacionados, travamentos e reinicializações. Ao mesmo tempo, a cada cerca de dois minutos, o código verificava se a câmera ainda estava em funcionamento e registrava a mensagem: "Who's a good boy?!" (Quem é o bom garoto?!). Mais de 12.000 dessas mensagens aparecem nos registros recuperados.
