Flock Finder: Open-Source-Tool zur Kartierung von Flock Safety ALPR-Überwachungskameras

Ein Open-Source-Tool zur Überwachungsbewusstsein, das Flock Safety ALPR-Kameras mithilfe von crowdgesourcten WLAN-Daten kartiert.

Was ist Flock Finder? #

Flock Finder ist ein Open-Source-Projekt, das Flock Safety ALPR (Automatic License Plate Reader)-Kameras in den Vereinigten Staaten und 108 weiteren Ländern kartiert. Es kombiniert 31 bekannte Flock Safety WLAN-OUI (Organizationally Unique Identifier)-Präfixe mit der crowdgesourcten WiGLE-WLAN-Datenbank, um vermutete Kamerastandorte auf einer interaktiven Karte zu identifizieren und darzustellen.

Das Projekt befindet sich unter github.com/simeononsecurity/flock-finder , aktualisiert sich täglich automatisch über GitHub Actions und hat stand Juli 2026 über 40.000 vermutete Kameras in 964 Regionen weltweit kartiert.

Dies ist ein allgemeines Bewusstseins-Tool, kein definitives Inventar. Lesen Sie den Abschnitt über Einschränkungen, bevor Sie Schlussfolgerungen aus den Daten ziehen.

Wie es funktioniert: OUI-Fingerprinting über WiGLE #

Die zentrale Erkenntnis #

Flock Safety-Kameras enthalten WLAN-Transceiver, die periodisch aus dem Schlafzustand erwachen, um aufgenommene Kennzeichendaten in die Cloud hochzuladen. Während dieser kurzen aktiven Fenster sendet die Kamera WLAN-Frames aus, die ihre MAC-Adresse enthalten. Die ersten drei Bytes jeder MAC-Adresse identifizieren den Hersteller. Dies ist der OUI (Organizationally Unique Identifier).

Sicherheitsforscher @NitekryDPaul entdeckte 30 OUI-Präfixe, die konsistent mit Flock Safety-Kamera-Hardware durch Promiscuous-Modus-2,4-GHz-Analyse assoziiert wurden. Ein 31. Präfix (82:6B:F2) wurde von Michael / DeFlockJoplin während Feldtests in Joplin, MO beigesteuert.

Flock Finder nimmt diese 31 OUIs, fragt WiGLE nach aufgezeichneten WLAN-Netzwerken ab, die diesen Präfixen entsprechen, und stellt die Ergebnisse auf einer Karte dar.

Die addr1-Erkennungstechnik #

Die wichtigste Entdeckung von @NitekryDPaul geht über das einfache Abgleichen mit der Sender-MAC-Adresse hinaus. Flock-Kameras verbringen den Großteil ihres Betriebszyklus im Schlafmodus. Wenn ein nahe gelegener Zugangspunkt einen Frame an eine Kamera sendet, erscheint die MAC-Adresse der Kamera als addr1 (die Empfängeradresse) in 802.11-Frames, selbst während die Kamera selbst nicht aktiv sendet.

In Kombination mit der Wildcard-Probe-Request-Erkennung (802.11-Management-Frames Typ=0, Subtyp=4, leere SSID) ergibt sich eine sehr präzise Erkennungssignatur. Feldtests in Joplin, MO erzielten 11 von 12 erkannten Kameras mit nur 2 Falschwarnungen.

⚠️ Wichtig: Die WiGLE-basierte Flock Finder-Karte implementiert nicht die addr1-Technik. WiGLE ist ein historischer, passiv gesammelter Datensatz. Er zeichnet nur Sender auf, nicht Empfänger. Für die Echtzeiterkennung, die tatsächlich die Methode von @NitekryDPaul verwendet, benötigen Sie dedizierte Hardware im Einsatz.

Nutzung der Live-Karte #

Die interaktive Karte ist live unter simeononsecurity.github.io/flock-finder/ verfügbar. Sie zeigt:

• Gruppierte Kamera-Markierungen, farblich nach OUI-Präfix kodiert
• Suche nach Stadt, Bundesstaat oder BSSID
• OUI-Datentabelle mit Kameraanzahlen pro Präfix
• Statistikfeld mit Gesamtkameras, Regionen und letztem Aktualisierungszeitstempel
• Seite über ALPRs mit dokumentierten Datenschutzschäden, rechtlichem Kontext und Community-Ressourcen

Die Kartendatenexporte sind ebenfalls direkt verfügbar:

• data/flock_cameras.geojson — GeoJSON zur Verwendung in QGIS, Leaflet oder anderen Tools
• data/flock_cameras.csv — tabellenfreundliches Format
• data/scan_stats.json — Scan-Statistiken und Zählungen

Wichtige Einschränkungen #

Betrachten Sie die Karte mit Vorsicht. WiGLE ist ein crowdgesourcter, sporadisch aktualisierter Datensatz, kein Live-Feed.

• Flock-Kameras senden nicht kontinuierlich. Sie erwachen kurz zum Hochladen von Daten, sodass WiGLE-Einträge vollständig davon abhängen, dass ein Wardriver genau im richtigen Moment in der Nähe ist.
• Daten können Monate oder Jahre alt sein. Kameras, die verschoben oder entfernt wurden, können noch erscheinen.
• OUI-Abgleich ist eine Heuristik. OUIs können geteilt, neu zugewiesen oder gefälscht werden. Jedes Ergebnis ist ein vermutetes Flock-Gerät, kein bestätigtes.
• Die Abdeckung ist ungleichmäßig. Dichte Ballungsgebiete haben mehr WiGLE-Daten; ländliche Gebiete haben weit weniger.

Verwenden Sie die Karte, um ein allgemeines Bewusstsein für die Überwachungsdichte in Ihrer Umgebung zu entwickeln. Für bodennahe Echtzeiterkennung siehe die Hardware-Optionen unten.

Flock Finder selbst ausführen #

Voraussetzungen #

• Python 3.8+
• Ein kostenloses WiGLE -Konto mit API-Zugangsdaten

Einrichtung #

# Repository klonen
git clone https://github.com/simeononsecurity/flock-finder.git
cd flock-finder

# Abhängigkeiten installieren
pip install -r requirements.txt

# WiGLE-API-Zugangsdaten einrichten
cp .env.example .env
# .env mit Ihrem WiGLE-API-Namen und Token bearbeiten

Scanner ausführen #

# Vollständiger Scan — alle 31 OUI-Präfixe, weltweit
python3 scripts/wigle_query.py

# Einzelner OUI-Test
python3 scripts/wigle_query.py --oui 70:C9:4E

# Nur USA
python3 scripts/wigle_query.py --country US

# Spezifisches Begrenzungsrechteck (lat1,lon1,lat2,lon2)
python3 scripts/wigle_query.py --bbox 37,-97,39,-94

# Trockenlauf — Auth überprüfen, keine API-Abfragen
python3 scripts/wigle_query.py --dry-run

Karte lokal anzeigen #

python3 -m http.server 8080 --directory docs/
# http://localhost:8080 im Browser öffnen

Automatische tägliche Updates über GitHub Actions #

Forken Sie das Repository und fügen Sie Ihre WiGLE-Zugangsdaten als Repository-Geheimnisse hinzu (WIGLE_API_NAME und WIGLE_API_TOKEN). Der enthaltene Workflow läuft täglich um 6 Uhr UTC und committed automatisch aktualisierte Datendateien, wenn neue Kameras gefunden werden.

Echtzeiterkennung: STS Collective FlockYou Hardware #

Die WiGLE-Karte zeigt Ihnen, wo Kameras beobachtet wurden. Für Echtzeiterkennung beim Fahren, mit der tatsächlichen OUI-Abgleich-Methode von @NitekryDPaul auf Live-WLAN-Verkehr, benötigen Sie dedizierte Hardware.

STS Collective stellt tragbare ESP32-basierte Detektoren her, die nach Flock OUI-Signaturen suchen und Sie sofort alarm, wenn eine passende Signatur erkannt wird.

FlockYou-Gerätepalette #

Alle Geräte:

• Vorgeflasht, sofort einsatzbereit
• Scannen Live-WLAN-Verkehr auf alle 31 bekannten Flock OUIs
• Kompakt und tragbar — passt in einen Becherhalter oder eine Tasche
• Wird über USB-C betrieben (Autoadapter, Powerbank oder Laptop)

💰 Exklusive Rabatte: Verwenden Sie Code FLOCKFINDER für 20% Rabatt auf alle STS Collective FlockYou-Geräte — oder verwenden Sie Code SIMEONONSECURITY für bis zu 20% Rabatt auf Ihre gesamte Bestellung. Shop unter stscollective.com/discount/SIMEONONSECURITY .

Projektstruktur #

flock-finder/
├── scripts/
│   └── wigle_query.py        # WiGLE-API-Abfrage und Datenpipeline
├── data/
│   ├── flock_ouis.csv         # 31 bekannte Flock Safety OUI-Präfixe
│   ├── flock_cameras.geojson  # Kamerastandorte (GeoJSON)
│   ├── flock_cameras.csv      # Kamerastandorte (CSV)
│   └── scan_stats.json        # Scan-Statistiken
├── docs/
│   └── index.html             # Interaktive Leaflet-Karte
└── .github/workflows/
    └── update-data.yml        # Täglicher Auto-Update-Workflow

Häufig gestellte Fragen #

Ist das legal? #

Ja. Flock Finder verwendet nur öffentlich zugängliche Daten aus der WiGLE-Datenbank, die freiwillig beigesteuerte WLAN-Vermessungsdaten aggregiert. Es ist kein Hacking, kein unbefugter Zugriff und keine proprietären Systeme involviert. Passives WLAN-Monitoring auf OUI-Signaturen ist in den USA legal.

Ist jede kartierte Kamera definitiv eine Flock-Kamera? #

Nein. OUI-Abgleich ist eine Heuristik. OUI-Präfixe können von verschiedenen Herstellern geteilt, neu zugewiesen oder gefälscht werden. Jeder Eintrag in der Datenbank ist ein vermutetes Flock-Gerät, kein bestätigtes.

Warum zeigen einige OUI-Präfixe keine Kameras? #

WiGLE-Abdeckung ist ungleichmäßig. Wenn kein Wardriver ein bestimmtes Gebiet mit diesem spezifischen OUI aktiv gescannt hat, gibt es keine Einträge. Fehlen von Daten bedeutet nicht Fehlen von Kameras.

Wie aktuell sind die Daten? #

Der GitHub Actions-Workflow läuft täglich und zieht die neuesten WiGLE-Ergebnisse. WiGLE selbst kann jedoch Einträge haben, die für einen bestimmten Standort zwischen Tagen und Jahren alt sind. Überprüfen Sie die Datei scan_stats.json für den Zeitstempel des letzten Scans.

Kann ich eigene Wardrive-Daten beitragen? #

Ja. Laden Sie Ihre Wardrive-Daten auf WiGLE hoch. Sie werden automatisch in den nächsten täglichen Scan von Flock Finder eingespeist. Sie können auch OUI-Präfixe oder Code-Verbesserungen über den Contributing Guide beitragen.

Community und verwandte Projekte #

Flock Finder steht nicht allein. Ein wachsendes Ökosystem von Tools und Organisationen arbeitet daran, ALPR-Überwachung zu dokumentieren und entgegenzuwirken:

• DeFlock.org — Community-getriebenes ALPR-Tracking, Dokumentation und Interessenvertretung
• Have I Been Flocked? — Überprüfen Sie, ob Ihr Kennzeichen im Flock-System gesucht wurde
• FlockHopper — Routenplanung, die bekannte ALPR-Kameras meidet
• Atlas of Surveillance (EFF) — Die EFF-Datenbank der von Strafverfolgungsbehörden eingesetzten Überwachungstechnologie
• NoALPRs.com — Ressourcen für Gemeinschaften, die ALPR-Einsätze bekämpfen
• DeFlockJoplin — Open-Source-Firmware und Feldforschung; hat das 31. OUI-Präfix beigesteuert

Danksagungen #

• OUI-Forschung: @NitekryDPaul — alle 30 originalen OUI-Präfixe und die addr1/Promiscuous-Modus-Erkennungsstrategie
• Feldtests: Michael / DeFlockJoplin — 31. OUI-Präfix (82:6B:F2) und Präzisierung der Wildcard-Probe
• Datenquelle: WiGLE — crowdgesourcte WLAN/Mobilfunknetz-Datenbank
• Inspiriert von: DeFlock und track-openroaming-passpoint
• Hardware-Partner: STS Collective — FlockYou ESP32-Detektoren

Fazit #

Flock Finder gibt jedem einen schnellen, visuellen Eindruck davon, wie weit Flock Safety ALPR-Kameras verbreitet sind. Über 40.000 geschätzte Standorte in 109 Ländern, täglich automatisch aus crowdgesourcten WLAN-Daten aktualisiert.

Es ist ein Transparenz-Tool, kein Live-Tracker. Seine Daten sind historisch, unvollständig und probabilistisch. Aber es macht das Ausmaß der ALPR-Überwachung auf eine Weise sichtbar, die Berichte und Abstracts nicht können.

Für echten Echtzeitschutz beim Durchfahren überwachter Bereiche kombinieren Sie die Karte mit dedizierter Hardware. STS Collectives FlockYou-Geräte implementieren die Erkennungsmethode von @NitekryDPaul direkt auf einem ESP32 und alarmieren Sie, sobald eine Live-Kamerasignatur erkannt wird — erhältlich unter stscollective.com mit Code FLOCKFINDER oder SIMEONONSECURITY für bis zu 20% Rabatt.

Referenzen #

1. Flock Finder GitHub-Repository
2. Flock Finder Interaktive Karte
3. STS Collective — FlockYou-Geräte
4. WiGLE — Drahtlosnetzwerk-Kartierung
5. DeFlock — Community ALPR-Bewusstsein
6. DeFlockJoplin — Open-Source-Erkennungs-Firmware
7. Electronic Frontier Foundation — ALPR
8. ACLU — Sie werden verfolgt