专业精神/警惕解决方案、执法和隐私

警惕解决方案为执法部门提供尖端技术，使调查社会中个人和群体的难度前所未有地降低。该技术由执法部门为执法部门开发，可以提高警官和社区的安全。 由于其产品的性质，在这些产品实施到不知情的公众身上时，会引发许多隐私问题。

技术

PLATESEARCH

PLATESEARCH 是警惕解决方案创建的车牌识别平台。该技术可以在固定或移动位置实施，并使用图像处理来识别和定位所有进入其范围内的车牌。这种不加区分的行为引起了许多守法公民的担忧。从这些 LPR 检测中获得的数据和分析被存储到公司的云数据库 LEARN 中。 该数据库允许用户创建模式，跟踪和追踪个人，从而不断创建某人行踪的地图。它收集的信息可能被滥用，从而导致侵犯隐私。

FACESEARCH

FACESEARCH 是警惕解决方案的面部识别工具，它提供预处理功能并分析面部。 该技术是为与任何网络启用摄像头配合使用而开发的。LineUp 是 FACESEARCH 背后的软件，它会在每个视频帧中搜索人脸并将其编入其数据库。该数据库可以与其他图像数据库结合使用，以收集有关个人的个人识别信息。由于它是不加区分的并且在暗中运作，因此会引发隐私问题。经过该技术的每个人都会被识别，可能在未经其同意的情况下被识别，并存储到数据库中。

警惕解决方案的立场

警惕解决方案认为，他们的产品符合所有法律，不会侵犯个人的隐私。根据警惕解决方案的营销专业人员布莱恩·肖克利的说法，车牌识别器 (LPR) 不会收集个人信息，并且美国法院已经维持了他们在社区中的使用。 LPR 只收集公众已知的信息，因此不会侵犯任何人的隐私。DMV 记录只能由授权人员访问，因此 LPR 本身不能被个人用来跟踪其他人。有人认为，一旦没有发现犯罪行为，存储的车牌应该被删除，但警惕解决方案不同意。有了这项技术，犯罪行为可以轻松解决，因为它可以导致嫌疑人信息，并可以帮助找到和逮捕他们。警惕解决方案认识到，他们的产品有可能被滥用，但他们断言，实施这些产品的执法部门遵守明确定义的过程和政策，以防止这种情况发生。

权利侵犯

隐私

2014 年 2 月 28 日，科利尔县警长助理彼得·德费特因在司机和车辆信息数据库 (D.A.V.I.D.) 中进行的毫无根据的搜索而被解雇。该数据库存储驾驶员的地址、车辆信息、驾驶历史和其他个人信息。德费特搜索了 151 个姓名，包括浩克·霍根、约翰·特拉沃尔塔和当地 NBC-2 新闻主播希瑟·图尔科，他搜索了图尔科 8 次。图尔科评论说：“我认为 8 次有点过分。需要进行检查和平衡，他们需要明白，这是不允许的。” 内部调查人员发现德费特违反了警长办公室关于将 D.A.V.I.D. 用于个人用途的政策。

警察使用面部识别软件不受州法律管制。乔治城大学法学院的隐私与技术中心研究了 52 个执法机构对面部识别技术的使用情况。没有一个机构要求搜查令或将搜索限制在严重罪行。不到 10% 的机构有公开可用的使用政策，只有 17% 的机构会审计警官的搜索，以查找不当使用情况。密歇根州立警察是唯一拥有功能性审计软件的机构。执法部门对传统生物识别技术（包括指纹识别）的使用仅限于刑事逮捕和调查。定义不明确的面部识别限制已允许联邦调查局通过对 16 个州的驾驶执照照片数据库运行面部识别扫描，创建了一个包含 1.17 亿美国人的生物识别网络。其中大多数美国人是非罪犯。每两个美国人中就有一个在美国执法面部识别网络中。

集会

来自移民和海关执法局 (ICE) 的内部电子邮件显示，他们使用车牌识别器在靠近边境的德克萨斯州枪展上调查走私活动。他们使用车牌识别器记录了在德尔马枪展上经过的汽车的车牌号码，并将这些号码与经过边境的汽车进行了比较。购买枪支和越境是两种合法活动。美国公民自由联盟律师杰伊·斯坦利说：“枪展监控突出了大规模收集数据的弊端……因为这两项活动共同符合某人对犯罪的想法，所以一个人就变得天生可疑。” 美国枪支所有人协会执行主任埃里希·普拉特说：“有关守法枪支所有者的信息最终会被记录、存储和登记，这违反了 1986 年的《枪支所有人保护法》和第二修正案。”

PlateSmart Technologies 首席执行官约翰·奇戈斯称该事件为“技术滥用。我认为这种情况表明，我们需要为车牌识别器制定政策，就像任何新技术一样。” 博布·坦普尔顿是西部十字路口公司的首席执行官，该公司组织枪展。他说，ICE 的行为“显然是侵入性的，而且是一种没有被证明有任何合法执法目的的活动。我认为我的客户会对成为这种监控的目标而感到愤慨。”

种族偏见

2012 年，IEEE 研究了在按年龄、性别和种族/族裔划分的群体中进行的面部识别算法的检测准确率。该研究比较了商用现成、不可训练和可训练的面部识别算法的结果。通过使用该群体的面部图像校准可训练算法，可以提高其对某些群体的检测准确率。商用现成和不可训练算法无法定制。

对女性、黑人和年轻群体的扫描包含最多的假阳性。使用跨越所有人口统计特征的各种数据集训练面部识别系统，可以减少针对特定人口统计特征的系统性偏差。对特定人口统计特征进行算法训练可以提高对该人口统计特征的性能准确率。可以使用多个针对特定人口统计特征训练的面部识别系统来减少偏差。操作员可以根据给定的群体信息选择最佳算法。这被称为动态人脸匹配器选择。

ICE 合同

ICE 政策

2017 年 12 月 22 日，美国移民与海关执法局 (ICE) 与 Vigilant Solutions 签署了一份协议，获得了“查询基于商业可用的车牌识别 (LPR) 数据库的访问权限”。他们“既没有寻求建立，也没有贡献到任何国家公共或私人的 LPR 数据库”，但会将其用于协助调查。国土安全部隐私影响评估解释说，“在某些情况下，当其他线索失效时，商业 LPR 数据的可用性可能是找到目标的唯一可行途径。”

这份协议对执法移民法有着重大影响。在特朗普上任后的头几周，移民逮捕人数上升了 32.6%，非刑事逮捕人数翻了一番。通过访问 LPR 数据，ICE 调查人员有能力找到并追踪任何他们掌握线索的无证移民，这可能导致逮捕和可能的遣返。

该数据库包含了全美所有在连接到该网络的摄像头前行驶过的车辆信息。为了防止这种资源被滥用，ICE 制定了相关规定。这些规定包括强制进行非歧视性系统使用培训，访问该服务之前必须有正当理由，查询时间限制，监管的预警列表（标记任何目标车牌），以及所有查询的可审计性（谁？为什么？何时？)。

国土安全部隐私影响评估

在 ICE 与 Vigilant Solutions 签署协议之前，国土安全部进行了隐私影响评估，并提出了 6 个担忧。最大的担忧是长期积累的数据可能导致不必要的监视，并暴露个人私生活细节。这可能包括宗教场所、抗议活动和会议等场所，这些场所都受到宪法保护。此外，机器或用户错误可能导致错误指控，该系统的追踪能力有限，因为它只能追踪车辆，信息可能被分享或保留的时间过长，并且随着技术的进步，它可能会进一步侵犯隐私。

刑事案件

Vigilant Solutions 在其网站上发布了使用其 LPR 系统解决的刑事案件。

在一个肇事逃逸案件中，受害者只拍到了车牌的一部分。警官使用 LPR 数据库，通过知道车辆是一辆金色面包车以及部分车牌号，找到了并追踪了该车辆。警官说：“LEARN 中的商业车牌识别数据让我成功解决了此案，让受害者获得了保险赔偿，并帮助老年男子的家人更好地了解他驾驶汽车所带来的风险”。

在另一个肇事逃逸案件中，受害者看到了一辆金色雪佛兰开拓者，并记下了部分车牌号。警官同样使用 LPR 系统找到了该车辆，并声称“如果没有 Vigilant 提供的历史 LPR 数据，此案很可能就会作为未破案件结案，永远无法解决”。

在一桩绑架案中，一名女子在通过在线约会应用安排的盲约会中被下药。她的女儿发现她失踪了，并使用约会应用找到了罪犯。警察通过掌握的车牌号码，找到了该车辆并解救了受害者。Vigilant Solutions 的一位代表说：“车牌识别信息让警官找到了车辆和女子，她当时被下药，无法照顾自己。该机构能够迅速将她送往安全地带”。

结论

PLATESEARCH 和 FACESEARCH 都是非常棒的技术解决方案，它们帮助解决并减少了社会犯罪。这项技术已被证明可以解决、预防和阻止犯罪发生。Vigilant Solutions 确保其产品符合所有美国法律法规，然而，人们仍然担心隐私问题。正如上面案例所示，面部识别和车牌识别等技术可能被滥用。如果没有对使用这些技术解决方案人员的适当监督和问责制，Vigilant Solutions 的产品会导致对个人隐私的无端侵犯。从种族歧视到无效的可能原因，我们已经看到执法机构一次又一次地滥用其权力，错误地使用这些产品。为了让他们的技术真正对整个社会都有帮助，必须在实施 Vigilant Solutions 产品的每个人身上实施更多培训和适当的制衡机制。