მოწყობილობის მონაცემებში ადამიანების ამომცნობი პროგრამა და 1,6 მილიონი სურათი აღმოჩნდა.
Hackers Got Inside a Flock Camera. Its Data Shows How the System Really Works
წყარო: Wired. ქართული თარგმანი — შიკრიკი.

ტექსტი ავტომატურად ითარგმნა. წყარო: Wired.
გარღვევამ უპრეცედენტო ინფორმაცია გამოავლინა სისტემაზე, რომელიც Flock-ს მოწყობილობაში დაშიფრულად აქვს აღწერილი. ჰაკერებმა კამერის საცავი გადაიღეს და მოწყობილობაში შენახული დაშიფვრის გასაღები აღადგინეს. გასაღებით მათ ავტომობილების ათასობით დაფიქსირების ვიდეო გახსნეს. ჰაკერებმა მასალა 404 Media-სა და გამჭვირვალობის საკითხებზე მომუშავე არაკომერციულ ორგანიზაციას, Distributed Denial of Secrets-ს, გაუზიარეს. ორგანიზაციამ მონაცემები უაირდს გადასცა. გამოცემებმა ფაილები ერთობლივი გამოძიების ფარგლებში გააანალიზეს.
ნომრის ნიშნების ავტომატური წამკითხველის ყველაზე სენსიტიური საცავის დიდი ნაწილი დაშიფრული და მიუწვდომელი დარჩა. თუმცა აღდგენილი მონაცემები აჩვენებს, რომ კამერის პროგრამა ავტომობილებთან, ნომრის ნიშნებსა და ველოსიპედებთან ერთად ადამიანებსაც პირდაპირ ამოიცნობს. კამერა ერთი გამვლელი ავტომობილის ათობით სურათს ქმნის. რამდენიმე კვირის ჟურნალებში მილიონზე მეტი სურათი აღმოჩნდა. კომპიუტერული ხედვის პროგრამა ზოგჯერ ბამპერის სტიკერებსა და სხვა გამოსახულებებსაც ცალკე გამოყოფდა.
კამერის მოხსნა და პროგრამის გადმოწერა აჩვენებს, რომ ზოგი ადამიანი მოწყობილობების განადგურებით აღარ კმაყოფილდება. აშშ-ში რამდენიმე ადამიანი Flock-ის კამერების დაზიანების ან საბოტაჟის ბრალდებით დააკავეს. ზოგმა ქალაქმა კამერების გამოყენების სრულად შეწყვეტა გამოაცხადა. ერთმა პოლიციის განყოფილებამ შესაძლო ვანდალების მისატყუებლად Flock-ის კამერის ყალბი, სამგანზომილებიან პრინტერზე დამზადებული კორპუსიც შექმნა.
ჯგუფ stegan0gram-ის ერთ-ერთმა ჰაკერმა თქვა: „რატომ უნდა გავანადგუროთ ისინი, როცა შეგვიძლია მათი უკუინჟინერია და ჩვენზე მოთვალთვალეთა საიდუმლოებების პოვნა?“ მან დასძინა: „ადგილზე არსებული აპარატურა გავათავისუფლეთ, გავაუვნებელყავით და კამერებისა და შესაბამისი მზის ენერგიის მოწყობილობების უკუინჟინერია დავიწყეთ“.
Flock-ის კამერები გამვლელ ავტომობილებს უღებს სურათებს და მონაცემებს კომპანიის სერვერებზე გზავნის. იქ სისტემა, სავარაუდოდ, ნომრის ნიშანს კითხულობს და ავტომობილის ფერს, მარკასა და მოდელს ადგენს. Flock დროის აღნიშვნის მქონე ჩანაწერებს შესაბამისი ადგილობრივი უწყებისთვის საძიებოდ აქცევს. ეროვნული ქსელის ფარგლებში ხშირად სხვა პოლიციის განყოფილებებსაც შეუძლიათ ამ კამერებში ძიება. უაირდმა აღმოაჩინა, რომ ჯორჯიის შტატის ქალაქ ალფარეტას კამერების ჩანაწერები 2 000-ზე მეტი უწყებისთვის იყო ხელმისაწვდომი. მათ შორის პოლიციის განყოფილებები, კოლეჯები, აეროპორტები და ფედერალური საერთო მომსახურების ადმინისტრაციის გენერალური ინსპექტორის ოფისი იყო.
ეროვნული ქსელი Flock-ის მთავარი სარეკლამო უპირატესობა და მწვავე დავის წყაროა. 404 Media-მ გამოავლინა, რომ ადგილობრივი პოლიციელები იმიგრაციისა და საბაჟო აღსრულების სამსახურის სახელით ეროვნულ ქსელში ძიებებს ატარებდნენ. ეს იმ ადგილებშიც ხდებოდა, სადაც საიმიგრაციო უწყებებთან თანამშრომლობა ან ნომრის ნიშნების მონაცემების შტატის გარეთ გადაცემა აკრძალული იყო. გამოცემამ ისიც გამოავლინა, რომ ტეხასელმა პოლიციელმა მთელი ქვეყნის კამერებში მოძებნა ქალი, რომელმაც აბორტი თავად ჩაიტარა. ამ ამბებმა საზოგადოებრივი კამათი გამოიწვია Flock-ის კამერებისა და ნომრის ნიშნების ავტომატური წამკითხველების შესახებ. stegan0gram-ის პასუხი ცალსახად უარყოფითია.

People Are Pissed Off and Ready to Own Their Shit
ჰაკერების თქმით, მათ კამერის Android სისტემაში შეაღწიეს და მყარი დისკის ორი დანაყოფი აღმოაჩინეს. რამდენიმე დანაყოფი დაუშიფრავი იყო, მათ შორის „vendor“ და „media“. მეორე დანაყოფში ინახებოდა გასაღები, რომელმაც კამერის ვიდეოებისა და ფოტოების შემცველი სხვა ნაწილი გახსნა.
2025 წლის დასაწყისში უსაფრთხოების მკვლევარმა ჯონ „გეინსეკ“ გეინსმა Flock-ის წამკითხველის უკუინჟინერია ჩაატარა. მან სისტემაზე უმაღლესი დონის წვდომის მოსაპოვებლად გამოსადეგი ხარვეზები აღწერა. Flock-მა აღმოჩენები აღიარა, თუმცა მათი სიმძიმე შეამცირა. კომპანიის განმარტებით, ხარვეზების გამოსაყენებლად მოწყობილობასთან ფიზიკური წვდომა იყო საჭირო. კამერაზე წვდომის შემთხვევაშიც ჩანაწერების ნახვა შეუძლებელი იქნებოდა, რადგან ღრუბლოვან საცავში გაგზავნის შემდეგ სურათები მოწყობილობაში მცირე ხნით რჩებოდა.
404 Media-მ და უაირდმა კამერის შიგთავსი გააანალიზეს. მოწყობილობის პროცესორი საშუალო კლასის სმარტფონების პროცესორებს ჰგავს. მასში Flock-ის დაახლოებით 20 აპლიკაცია მუშაობს. ისინი მოძრაობის აღმოჩენას, სურათების გადაღებას, ობიექტების კლასიფიკაციას, მონაცემების ატვირთვასა და დისტანციური განახლებების მიღებას უზრუნველყოფს.
კოდის თანახმად, მოძრაობის გამოჩენისას კამერა სურათების სწრაფ სერიას იღებს. ჩვეულებრივ, ერთი გამვლელი ავტომობილი დაახლოებით 28 სურათს წარმოქმნიდა, თუმცა ზოგიერთ შემთხვევაში რაოდენობა 100-ს აჭარბებდა. კამერა ნომრის ნიშნისა და ფართო გარემოს გადასაღებად სხვადასხვა ექსპოზიციას იყენებს. შემდეგ სურათებს ამოწმებს, გამოსადეგ კადრებს არჩევს და ჭრის, ხოლო სხვა მონაცემებთან ერთად ფიჭური ქსელით Flock-ს უგზავნის. თავად კამერა ნომერს, მარკას, მოდელსა და ფერს, სავარაუდოდ, არ ადგენს. ეს Flock-ის სერვერებზე ხდება.
ანალიზის მიხედვით, კამერის ჟურნალებმა რამდენიმე მონაკვეთში დაახლოებით 21 დღის საქმიანობა აღრიცხა. მოწყობილობამ ამ პერიოდში დაახლოებით 50 200 ავტომობილი გადაიღო და 1,6 მილიონამდე სურათი შექმნა. ჩვეულებრივ დღეს ის დაახლოებით 3 300 ავტომობილს აღრიცხავდა, ხოლო მაქსიმალური მაჩვენებელი 4 454 იყო. რიცხვები კამერის ადგილმდებარეობისა და მოძრაობის ინტენსივობის მიხედვით მნიშვნელოვნად იცვლება. კამერა თითქმის უეჭველად სხვა პერიოდებშიც მუშაობდა, თუმცა ძველი ჟურნალები გადაიწერა ან ვეღარ აღდგა.
კამერის პროგრამა ადამიანებსაც პირდაპირ ამოიცნობს, რასაც Flock-ის შესახებ მსჯელობისას ხშირად უგულებელყოფენ. ადამიანის აღმოჩენისას ის სურათში მის მდებარეობასა და ამოცნობის სანდოობის დონეს აღრიცხავს.
უაირდმა კამერის ფაილებიდან მოდელები ამოიღო და საცდელ სურათებსა და აღდგენილ ჩანაწერებზე შეამოწმა. მოდელებმა ადამიანები ადვილად ამოიცნო, მათ შორის ჟურნალისტის სელფიც. შემდეგ გამოცემამ ისინი კამერაში შენახულ 27 321 მოკლე ვიდეოზე გამოსცადა. უხმო MP4 ფაილების ხანგრძლივობა ერთიდან ორ წამამდე იყო, ხოლო გარჩევადობა 1 024 × 768 პიქსელს შეადგენდა. ისინი უფრო მაღალი გარჩევადობის ფოტოების სწრაფი სერიებისგან განცალკევებული იყო. მოდელებმა 11 ვიდეოში ადამიანები აღმოაჩინა და ყველა მათგანი მოტოციკლს მართავდა. მცირე რაოდენობა, სავარაუდოდ, გზის თავზე კამერის მდებარეობამ გამოიწვია, სადაც ფეხით მოსიარულეები იშვიათად ჩნდებოდნენ.
ტესტებმა ნომრის ნიშნის ამომცნობი სისტემის ფართო ინტერპრეტაციაც აჩვენა. ზოგჯერ ის ბამპერის სტიკერებს, ავტომოვაჭრის ჩარჩოებსა და სხვა გამოსახულებებს ნომრის ნიშნებად მიიჩნევდა. ერთ ვიდეოში სისტემამ მოტოციკლის ჩანთაზე გამოსახული აშშ-ის დროშის ემბლემა ნომრის ნიშნად გამოჭრა.
Flock-ის მტკიცებით, მისი კამერები სახეებს არ ამოიცნობს. უაირდმა და 404 Media-მ პროგრამაში სახის ამოცნობის შესაძლებლობის მტკიცებულება ვერ იპოვეს, გარდა Android-ში ნაგულისხმევად არსებული ფუნქციებისა. ისინი ჩართული ან აქტიურად გამოყენებული არ ჩანდა.
აგვისტოში უაირდმა Flock-ის საპოლიციო პროგრამის სამომხმარებლო ინტერფეისის კოდი მოიპოვა და სისტემის ნაწილები აღადგინა. პროგრამას ახლა OS Investigate ჰქვია, ადრე კი Nightshift ერქვა. მან აჩვენა, როგორ შეუძლია Flock-ს კამერის ჩანაწერების, პოლიციის ფაილებისა და კომერციული მონაცემების გამოყენებით მძღოლების იდენტიფიცირება. სისტემას ასევე შეუძლია ერთად მოძრავი ავტომობილების გამოვლენა და გადაადგილების კანონზომიერებებით ადამიანების ძიება.
Flock-ის წარმომადგენელმა განაცხადა: „Flock-ის კამერის უნებართვოდ მოხსნა და დაზიანება უკანონოა“. დაშიფვრის გასაღების შესახებ კომპანიამ აღნიშნა: „Flock უსაფრთხოებას სერიოზულად ეკიდება და უსაფრთხოების მკვლევრებისთვის ხარვეზების გასაჯაროების საჯარო წესებს იყენებს. ამ გზით შეტყობინება არ მიგვიღია. შეზღუდული ინფორმაციის გამო განცხადებების შესაფასებლად საკმარისი დეტალები არ გვაქვს. თუ ამ პირებმა რეალური ხარვეზები აღმოაჩინეს, მოვუწოდებთ, ტექნიკური დასკვნები ჩვენი ანგარიშგების პროცესით გამოგვიგზავნონ“.
ერთ-ერთმა ჰაკერმა თქვა: „გამოძიების ობიექტად ქცევა რეალური საფრთხეა და მის თავიდან აცილებას ვცდილობთ. დარწმუნებული ვარ, ჩვენმა მოქმედებებმა უკვე მიიქცია ყურადღება, თუმცა ფრთხილად ვართ და შეუმჩნევლად ყოფნას ვცდილობთ“.
როდ-აილენდის ქალაქ პოტაკეტის ყოფილმა პოლიციელმა ნოელ პიჩარდომ Flock-ის გამოყენების გაპროტესტების შემდეგ კომპანია საჯაროდ გააკრიტიკა. მისი თქმით, აქტივისტების იმედგაცრუება ესმის, თუმცა მოწყობილობების საბოტაჟმა შეიძლება მათი აუცილებლობის არგუმენტი გააძლიეროს. პიჩარდომ თქვა: „ვფიქრობ, ასეთი თვითნებობა მხოლოდ პოლიციასა და მთლიანად სახელმწიფოს განუმტკიცებს რწმენას, რომ ეს საშუალება აუცილებელია“. მან დასძინა: „რაც უფრო დიდხანს უგულებელყოფს სახელმწიფო ამგვარი თვალთვალის მოწინააღმდეგე მოქალაქეების უკმაყოფილებას, მით უფრო ხშირად მოხდება ეს“.
ჟურნალები კამერის საცავთან დაკავშირებულ პრობლემებსაც აჩვენებს. სრული გარჩევადობის სურათების შენახვისას 27 000-ზე მეტი შეცდომა დაფიქსირდა შეტყობინებით: „მოწყობილობაში ადგილი აღარ დარჩა“. მასთან ერთად ათიათასობით დაკავშირებული შეცდომა, შეფერხება და გადატვირთვა აღირიცხა. დაახლოებით ყოველ ორ წუთში კოდი კამერის მუშაობას ამოწმებდა და შეტყობინებას ტოვებდა: „ვინ არის კარგი ბიჭი?!“ აღდგენილ ჟურნალებში ასეთი შეტყობინება 12 000-ზე მეტჯერ გამოჩნდა.
კამერის გადატვირთვისას სხვა სერვისი ჟურნალში საბოლოო შეტყობინებას ტოვებდა: „გადატვირთვა მოითხოვეს! ნახვამდის, მეგობრებო!“
თემებიჯონ „გეინსეკ“ გეინსინოელ პიჩარდოFlock Safetyუაირდი404 MediaDistributed Denial of Secretsstegan0gramალფარეტა, ჯორჯიის შტატიპოტაკეტი, როდ-აილენდიFlock-ის კამერები
შეადარე თარგმანი გამოცემის ორიგინალურ ტექსტს.
გამოქვეყნდა 17 სექტემბერი, 2026

Flock Once Touted Its Cameras as ‘Made in the USA.’ Now It’s Not So Clear

OpenAI Creates a New Framework to Disclose Bad AI Behavior

Investigation details how billions' worth of export-restricted Nvidia AI chips are sold to China — report details how Chinese firms skirt Trump's regulations

Nvidia goes green to keep grid capacity from zapping its revenues

Hackers find encryption keys stored on stolen Flock camera despite company's denials — group extracts more than 27,000 clips, 1.6 million images captured in a span of 21 days from the device
კომენტარი (0)
გაგვიზიარე შენი აზრი.
კომენტარები ავტომატურად მოწმდება.
აზრის გასაზიარებლად შექმენი ანგარიში ან შედი.
კომენტარები ჯერ არ არის. დაწერე პირველი.