Geschichte
Der Elektroingenieur Garrett Langley rief 2017 die Polizei wegen Autoeinbrüchen in der Umgebung an, diese empfahl automatische Nummernschilderkennungsgeräte. Als Langley erfuhr, dass diese mindestens 20.000 USD kosten, begann er selber ein Gerät zu entwickeln. Die erste Generation war nur ein Android-Handy in einem wasserdichten Behälter und funktionierte unzureichend, half aber zumindest bei der Aufklärung eines ersten Verbrechens. Mit Hilfe von Y Combinator konnte das Start-up-Unternehmen Flock im Sommer 2017 die ersten Hausbesitzer und Bürgerverbände beliefern.
Technik
Flock betreibt mit Stand August 2026 rund 80.000 Kameras in 49 Bundesstaaten und liest damit gemäß eigenen Angaben um die 20 Milliarden Nummernschilder in mehr als 5000 Gemeinden und 4800 Polizeidienststellen. Dabei ist die Technik nicht neu und Flock auch nicht das einzige Unternehmen, welches solche Systeme betreibt. Aber die schiere Anzahl der Kameras und die Möglichkeit, Informationen über verschiedene Standorte zu suchen, unterscheidet Flock von anderen, ähnlichen Systemen. Flock erfasst alle Fahrzeuge unabhängig davon, ob ein Fahrzeug mit einer Straftat in Verbindung steht oder nicht. Dabei wird nicht nur das Nummernschild erfasst, sondern auch weitere Details wie Farbe, Marke, Modell und Fahrtrichtung. Mit der Verknüpfung der Kameras lassen sich Verhaltensmuster der Fahrzeughalter erfassen. Der Kunde mietet das System als Abonnement; wird ein Auto gesucht, muss in einem Formular ein Grund angegeben werden.
Nach Angaben von Flock wird das System jedes Jahr bei Hunderttausenden von strafrechtlichen Ermittlungen in Amerika wie zum Beispiel gestohlenen Fahrzeugen, vermissten Personen und Ähnlichem eingesetzt. Den tatsächlichen Erfolg des flächendeckenden Systems nachzuweisen, ist jedoch schwierig, zumal entsprechende Studien teilweise von Flock selber finanziert wurden.
Kontroverse
In mehreren Fällen wurden Schwachstellen des Systems nachgewiesen, so konnten unberechtigte Dritte auf die Daten von Kameras zugreifen. Gemäß Angaben von Flock wurden diese „Konfigurationsprobleme“ in der Zwischenzeit jedoch behoben. Abgesehen von der technischen Sicherheit gibt es jedoch noch das Problem des Missbrauchs durch Anwender mit berechtigtem Zugriff zum System. Bekannt wurden Fälle von Flock-Mitarbeitern, die Kindern beim Turnen zuschauten, oder Polizisten, welche ihre Partner mit Hilfe des Systems verfolgten beziehungsweise die Abfrage umkehrten und nicht ein Kennzeichen, sondern einen Zeitpunkt und Ort für die Suche eingaben.
Ein weiteres Problem wird im Englischen als Mission Creep bezeichnet: die allmähliche oder schrittweise Ausweitung des Systems über die ursprünglich vereinbarten Anwendungen von automatischen Kennzeichenlesern hinaus. Hat beispielsweise die Polizeibehörde einer Gemeinde das System von Flock eingeführt, hat sie über die Zeit ein technisches Hilfsmittel zur Verfügung, welches den ursprünglichen Zweck zur Aufklärung schwerer Straftaten übertrifft und mehr leisten kann, als dies durch die Einwohner der Gemeinde ratifiziert wurde. Daraus sollten sich Fragen für die Behörde ergeben, welche zusätzlichen Funktionen eingeführt werden sollen oder – noch wichtiger – wer Zugriff auf die Daten hat.
Bereits erfolgte und umstrittene Suchabfragen waren unter anderem die Suche nach einer Frau in Texas, die abgetrieben haben soll. Die Suche lief über 83.345 Kameras, angeblich in Sorge um das Leben der gesuchten Frau. Kritisch ist auch die Suche nach Autos von Demonstranten, so geschehen bei über 50 Behörden, wiederum in Texas bei einer sogenannten „No Kings“-Demonstration, bei der gegen Präsident Donald Trump protestiert wurde. Bei über 80 Behörden in den Vereinigten Staaten wurde ohne konkreten Tatverdacht nach Roma gesucht. Kritiker werfen Flock vor, einen orwellschen Überwachungsstaat wie im Roman 1984 zu begünstigen.
Kritik kommt dabei von allen Seiten, so moniert etwa der konservative Tucker Carlson die Aufgabe der Privatsphäre ohne Gewinn an Sicherheit. Zahlreiche Republikaner wollen das System gesetzlich einschränken. Die Demokraten hingegen warnen vor dem autoritären Staat und Missbrauch durch ICE-Migrationsbeamte.
Das Open-Source-Projekt DeFlock zeigt den Standort der Kameras auf Karten.
Weblinks
Webpräsenz der Flock Group Inc. (englisch)
Ein Open-Source-Projekt zur Kartierung von automatischen Nummernschilderkennungsgeräten (englisch)
