Flock Finder: Karte der Flock Safety ALPR-Kameras

Ein Open-Source-Tool zur Überwachungssensibilisierung, das Flock Safety ALPR-Kameras mithilfe von per Crowdsourcing gesammelten WiFi-Daten kartiert.

Was ist Flock Finder? #

Flock Finder ist ein Open-Source-Projekt, das Flock Safety ALPR (Automatischer Kennzeichenleser)-Kameras in den Vereinigten Staaten und 108 weiteren Ländern kartiert. Es kombiniert 31 bekannte Flock Safety WiFi-OUI (Organisatorisch Eindeutige Kennung)-Präfixe mit der per Crowdsourcing erstellten WiGLE-WiFi-Datenbank, um mutmaßliche Kamerastandorte zu identifizieren und auf einer interaktiven Karte darzustellen.

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

Dies ist ein allgemeines Sensibilisierungstool, kein definitives Inventar. Lesen Sie den Abschnitt zu den Einschränkungen, bevor Sie Schlussfolgerungen aus den Daten ziehen.

Für Hintergrundinformationen darüber, warum Flock Safety ALPR-Überwachung für den Datenschutz wichtig ist, lesen Sie Flock Safety-Kameraüberwachung: Verbreitung, Datenschutzbedenken und Schutzstrategien .

So funktioniert es: OUI-Fingerprinting über WiGLE #

Der Kerngedanke #

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

Sicherheitsforscher @NitekryDPaul entdeckte 30 OUI-Präfixe, die durchgehend mit der Hardware von Flock Safety-Kameras durch Promiscuous-Mode-2,4-GHz-Analyse assoziiert werden. Ein 31. Präfix (82:6B:F2) wurde von Michael / DeFlockJoplin während Feldtests in Joplin, MO beigetragen.

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

Die 31 bekannten Flock Safety OUI-Präfixe #

Die addr1-Erkennungstechnik #

@NitekryDPauls Schlüsselentdeckung geht über das einfache Abgleichen der Sender-MAC-Adresse hinaus. Flock-Kameras verbringen den Großteil ihres Arbeitszyklus im Schlaf. Wenn ein nahegelegener Access Point einen Frame sendet, der an eine Kamera adressiert ist, erscheint die MAC der Kamera als addr1 (die Empfängeradresse) in 802.11-Frames — auch wenn 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 dies eine sehr präzise Erkennungssignatur. Feldtests in Joplin, MO erzielten 11 von 12 erkannten Kameras bei nur 2 Fehlalarmen.

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

Die Live-Karte verwenden #

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

• Geclusterte Kamera-Markierungen farblich nach OUI-Präfix codiert
• Suche nach Stadt, Bundesland oder BSSID
• OUI-Datentabelle mit Kameraanzahlen pro Präfix
• Statistik-Panel mit der Gesamtzahl der Kameras, Regionen und dem letzten Aktualisierungszeitstempel
• Seite über ALPRs mit dokumentierten Datenschutzverletzungen, rechtlichem Kontext und Community-Ressourcen

Die Kartenexporte sind auch direkt verfügbar:

• data/flock_cameras.geojson — GeoJSON für die 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 per Crowdsourcing erstellter, sporadisch aktualisierter Datensatz, kein Live-Feed.

• Flock-Kameras senden nicht kontinuierlich. Sie wachen kurz auf, um Daten hochzuladen, daher hängen WiGLE-Einträge völlig davon ab, dass genau im richtigen Moment ein Wardriver in der Nähe ist.
• Daten können Monate oder Jahre alt sein. Kameras, die verlagert oder entfernt wurden, können noch erscheinen.
• OUI-Abgleich ist eine Heuristik. OUIs können geteilt, neu zugewiesen oder gefälscht werden. Jedes Ergebnis ist ein mutmaßliches Flock-Gerät, kein bestätigtes.
• Die Abdeckung ist ungleichmäßig. Dichte Ballungsräume haben mehr WiGLE-Daten; ländliche Gebiete haben weit weniger.

Nutzen Sie die Karte, um ein allgemeines Bewusstsein für die Überwachungsdichte in Ihrer Region zu entwickeln. Für bodennahe, Echtzeiterkennung sehen Sie die Hardware-Optionen unten.

Flock Finder selbst ausführen #

Voraussetzungen #

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

Einrichtung #

# Clone the repository
git clone https://github.com/simeononsecurity/flock-finder.git
cd flock-finder

# Install dependencies
pip install -r requirements.txt

# Set up your WiGLE API credentials
cp .env.example .env
# Edit .env with your WiGLE API Name and Token

Den Scanner ausführen #

# Full scan — all 31 OUI prefixes, worldwide
python3 scripts/wigle_query.py

# Single OUI test
python3 scripts/wigle_query.py --oui 70:C9:4E

# US only
python3 scripts/wigle_query.py --country US

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

# Dry run — verify auth, no API queries
python3 scripts/wigle_query.py --dry-run

Karte lokal anzeigen #

python3 -m http.server 8080 --directory docs/
# Open http://localhost:8080 in your browser

Automatische tägliche Updates über GitHub Actions #

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

Echtzeiterkennung: STS Collective FlockYou-Hardware #

Die WiGLE-Karte zeigt Ihnen, wo Kameras beobachtet wurden. Für die Echtzeiterkennung beim Fahren — unter Verwendung von @NitekryDPauls tatsächlicher OUI-Abgleichmethode auf Live-WLAN-Traffic — benötigen Sie dedizierte Hardware.

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

FlockYou-Gerätelinie #

Alle Geräte:

• Vorgeflasht, einsatzbereit aus der Box
• Scannen Live-WLAN-Traffic nach allen 31 bekannten Flock-OUIs
• Kompakt und tragbar — passt in einen Getränkehalter oder eine Tasche
• Wird über USB-C gespeist (Autoadapter, Powerbank oder Laptop)

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

Für eine vollständige technische Analyse dieser Geräte und DIY-Alternativen lesen Sie den Flock-You Erkennungsprojekt: Vollständiger Leitfaden für Gegenüberwachungs-Hardware und Einrichtung .

Projektstruktur #

flock-finder/
├── scripts/
│   └── wigle_query.py        # WiGLE API query and data pipeline
├── data/
│   ├── flock_ouis.csv         # 31 known Flock Safety OUI prefixes
│   ├── flock_cameras.geojson  # Camera locations (GeoJSON)
│   ├── flock_cameras.csv      # Camera locations (CSV)
│   └── scan_stats.json        # Scan statistics
├── docs/
│   └── index.html             # Interactive Leaflet map
└── .github/workflows/
    └── update-data.yml        # Daily auto-update workflow

Häufig gestellte Fragen #

Ist das legal? #

Ja. Flock Finder verwendet ausschließlich öffentlich verfügbare Daten aus der WiGLE-Datenbank, die freiwillig beigetragene WLAN-Umfragedaten aggregiert. Es sind kein Hacking, kein unbefugter Zugriff und keine proprietären Systeme beteiligt. Passives WLAN-Monitoring auf OUI-Signaturen ist in den Vereinigten Staaten legal.

Ist jede kartierte Kamera definitiv eine Flock-Kamera? #

Nein. OUI-Abgleich ist eine Heuristik. OUI-Präfixe können von Herstellern geteilt, neu zugewiesen oder gefälscht werden. Jeder Eintrag in der Datenbank ist ein mutmaßliches Flock-Gerät — kein bestätigtes. Lesen Sie die Datenschutzrichtlinie für Details, wie Sie eine Korrektur beantragen können.

Warum zeigen einige OUI-Präfixe keine Kameras? #

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

Wie aktuell sind die Daten? #

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

Kann ich meine eigenen Wardrive-Daten beitragen? #

Ja. Laden Sie Ihre Wardrive-Daten bei WiGLE hoch — sie fließen automatisch in Flock Finders nächsten täglichen Scan ein. Sie können auch OUI-Präfixe oder Code-Verbesserungen über den Beitragsleitfaden 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-gesteuerte ALPR-Verfolgung, Dokumentation und Interessenvertretung
• Have I Been Flocked? — Überprüfen Sie, ob Ihr Kennzeichen im Flock-System gesucht wurde
• FlockHopper — Routenplanung, die bekannte ALPR-Kameras vermeidet
• Atlas of Surveillance (EFF) — EFFs Datenbank der von Strafverfolgungsbehörden eingesetzten Überwachungstechnologie
• NoALPRs.com — Ressourcen für Gemeinschaften, die gegen ALPR-Einsätze kämpfen
• DeFlockJoplin — Open-Source-Firmware und Feldforschung; hat das 31. OUI-Präfix beigetragen

Danksagungen #

• OUI-Forschung: @NitekryDPaul — alle 30 ursprünglichen OUI-Präfixe und die addr1/Promiscuous-Mode-Erkennungsstrategie
• Feldtests: Michael / DeFlockJoplin — 31. OUI-Präfix (82:6B:F2) und Wildcard-Probe-Verschärfung
• Datenquelle: WiGLE — per Crowdsourcing erstellte WiFi/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 eingesetzt werden — über 40.000 geschätzte Standorte in 109 Ländern, täglich automatisch aus per Crowdsourcing gesammelten 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 Zusammenfassungen und Berichte nicht können.

Für echten Echtzeitschutz, während Sie sich durch überwachte Gebiete bewegen, kombinieren Sie die Karte mit dedizierter Hardware. STS Collectives FlockYou-Geräte implementieren @NitekryDPauls Erkennungsmethode direkt auf einem ESP32 und alarmieren Sie sofort, wenn eine Live-Kamerasignatur erkannt wird — erhältlich unter stscollective.com mit dem Code FLOCKFINDER oder SIMEONONSECURITY für bis zu 20% Rabatt.

Verwandte Artikel #

Referenzen #

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