Flock Finder: Mapa de cámaras ALPR de Flock Safety

Una herramienta de código abierto para la concienciación sobre la vigilancia que mapea las cámaras Flock Safety ALPR utilizando datos WiFi de colaboración ciudadana.

¿Qué es Flock Finder? #

Flock Finder es un proyecto de código abierto que mapea las cámaras Flock Safety ALPR (Lector Automático de Matrículas) en los Estados Unidos y en otros 108 países. Combina 31 prefijos OUI (Identificador Único Organizacional) WiFi de Flock Safety conocidos con la base de datos WiFi colaborativa WiGLE para identificar y representar las ubicaciones de cámaras sospechosas en un mapa interactivo.

El proyecto se encuentra en github.com/simeononsecurity/flock-finder , se actualiza automáticamente cada día a través de GitHub Actions y, a partir de julio de 2026, ha mapeado más de 40.000 cámaras sospechosas en 964 regiones de todo el mundo.

Esta es una herramienta de concienciación general, no un inventario definitivo. Lee la sección de limitaciones antes de sacar conclusiones de los datos.

Para obtener contexto sobre por qué la vigilancia ALPR de Flock Safety es importante para la privacidad, lee Vigilancia de cámaras Flock Safety: Prevalencia, preocupaciones de privacidad y estrategias de protección .

Cómo funciona: Huella digital OUI a través de WiGLE #

La idea central #

Las cámaras Flock Safety contienen transceptores WiFi que se despiertan periódicamente del sueño para subir los datos de matrícula capturados a la nube. Durante estas breves ventanas activas, la cámara emite tramas WiFi que contienen su dirección MAC — y los primeros tres bytes de cada dirección MAC identifican al fabricante. Esto es el OUI (Identificador Único Organizacional).

El investigador de seguridad @NitekryDPaul descubrió 30 prefijos OUI consistentemente asociados con el hardware de las cámaras Flock Safety mediante análisis 2,4 GHz en modo promiscuo. Un 31.º prefijo (82:6B:F2) fue aportado por Michael / DeFlockJoplin durante las pruebas de campo en Joplin, MO.

Flock Finder toma esos 31 OUIs, consulta WiGLE en busca de redes WiFi registradas que coincidan con esos prefijos y representa los resultados en un mapa.

Los 31 prefijos OUI conocidos de Flock Safety #

La técnica de detección addr1 #

El descubrimiento clave de @NitekryDPaul va más allá de simplemente hacer coincidir la dirección MAC del transmisor. Las cámaras Flock pasan la mayor parte de su ciclo de trabajo durmiendo. Cuando un punto de acceso cercano envía un marco dirigido a una cámara, la MAC de la cámara aparece como addr1 (la dirección del receptor) en las tramas 802.11 — incluso mientras la propia cámara no transmite activamente.

Combinado con la detección de solicitudes de sonda wildcard (tramas de gestión 802.11 tipo=0, subtipo=4, SSID vacío), esto produce una firma de detección muy precisa. Las pruebas de campo en Joplin, MO lograron 11 de 12 cámaras detectadas con solo 2 falsos positivos.

⚠️ Importante: El mapa Flock Finder basado en WiGLE no implementa la técnica addr1. WiGLE es un conjunto de datos históricos, recopilados pasivamente — solo registra transmisores, no receptores. Para la detección en tiempo real que realmente usa el método de @NitekryDPaul, necesitas hardware dedicado funcionando en el campo.

Uso del mapa en vivo #

El mapa interactivo está disponible en simeononsecurity.github.io/flock-finder/ . Muestra:

• Marcadores de cámara agrupados codificados por color según el prefijo OUI
• Búsqueda por ciudad, estado o BSSID
• Tabla de datos OUI con recuentos de cámaras por prefijo
• Panel de estadísticas que muestra el total de cámaras, regiones y la última marca de tiempo de actualización
• Página sobre ALPRs con daños de privacidad documentados, contexto legal y recursos comunitarios

Las exportaciones de datos del mapa también están disponibles directamente:

• data/flock_cameras.geojson — GeoJSON para uso en QGIS, Leaflet u otras herramientas
• data/flock_cameras.csv — formato compatible con hojas de cálculo
• data/scan_stats.json — estadísticas y recuentos de escaneo

Limitaciones clave #

Toma el mapa con cautela. WiGLE es un conjunto de datos de colaboración ciudadana, actualizado esporádicamente, no una transmisión en directo.

• Las cámaras Flock no transmiten continuamente. Se despiertan brevemente para subir datos, por lo que los registros de WiGLE dependen completamente de que un wardriver esté cerca exactamente en el momento adecuado.
• Los datos pueden tener meses o años de antigüedad. Las cámaras que han sido trasladadas o eliminadas pueden seguir apareciendo.
• La coincidencia OUI es una heurística. Los OUIs pueden compartirse, reasignarse o falsificarse. Cada resultado es un dispositivo Flock sospechoso, no confirmado.
• La cobertura es desigual. Las zonas metropolitanas densas tienen más datos de WiGLE; las áreas rurales tienen mucho menos.

Usa el mapa para desarrollar una conciencia general de la densidad de vigilancia en tu área. Para la detección en tiempo real con datos reales sobre el terreno, consulta las opciones de hardware a continuación.

Ejecutar Flock Finder tú mismo #

Requisitos previos #

• Python 3.8+
• Una cuenta gratuita de WiGLE con credenciales de API

Configuración #

# 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

Ejecutar el escáner #

# 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

Ver el mapa localmente #

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

Actualizaciones diarias automatizadas a través de GitHub Actions #

Haz un fork del repositorio y agrega tus credenciales de WiGLE como secretos del repositorio (WIGLE_API_NAME y WIGLE_API_TOKEN). El flujo de trabajo incluido se ejecuta a las 6 AM UTC diariamente y confirma automáticamente los archivos de datos actualizados cada vez que se encuentran nuevas cámaras.

Detección en tiempo real: Hardware STS Collective FlockYou #

El mapa de WiGLE te dice dónde se han observado las cámaras. Para la detección en tiempo real mientras conduces — usando el método real de coincidencia OUI de @NitekryDPaul en tráfico WiFi en vivo — necesitas hardware dedicado.

STS Collective fabrica detectores portátiles basados en ESP32 que buscan firmas OUI de Flock y te alertan en el momento en que se detecta una firma coincidente.

Línea de dispositivos FlockYou #

Todos los dispositivos:

• Preflasheados, listos para usar directamente de la caja
• Escanean el tráfico WiFi en vivo en busca de los 31 OUIs de Flock conocidos
• Compactos y portátiles — caben en un portavasos o bolsillo
• Alimentados por USB-C (adaptador de coche, batería externa o portátil)

💰 Descuentos exclusivos: Usa el código FLOCKFINDER para un 20% de descuento en todos los dispositivos STS Collective FlockYou — o usa el código SIMEONONSECURITY para hasta un 20% de descuento en tu pedido completo. Compra en stscollective.com/discount/SIMEONONSECURITY .

Para un análisis técnico completo de estos dispositivos y alternativas DIY, lee la Guía completa de hardware y configuración del Proyecto de Detección Flock-You .

Estructura del proyecto #

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

Preguntas frecuentes #

¿Es legal? #

Sí. Flock Finder utiliza únicamente datos disponibles públicamente de la base de datos de WiGLE, que agrega datos de encuestas WiFi contribuidos voluntariamente. No hay piratería, acceso no autorizado ni sistemas propietarios involucrados. El monitoreo pasivo de WiFi para firmas OUI es legal en los Estados Unidos.

¿Cada cámara mapeada es definitivamente una cámara Flock? #

No. La coincidencia OUI es una heurística. Los prefijos OUI pueden compartirse entre fabricantes, reasignarse o falsificarse. Cada registro en la base de datos es un dispositivo Flock sospechoso — no confirmado. Lee la Política de datos para obtener detalles sobre cómo solicitar una corrección.

¿Por qué algunos prefijos OUI no muestran cámaras? #

La cobertura de WiGLE es desigual. Si ningún wardriver ha escaneado un área determinada con ese OUI específico activo, no habrá registros. La ausencia de datos no significa la ausencia de cámaras.

¿Qué tan actualizados están los datos? #

El flujo de trabajo de GitHub Actions se ejecuta diariamente y obtiene los últimos resultados de WiGLE. Sin embargo, WiGLE en sí puede tener registros que van desde días hasta años de antigüedad para cualquier ubicación determinada. Revisa el archivo scan_stats.json para obtener la marca de tiempo del escaneo más reciente.

¿Puedo contribuir con mis propios datos de wardrive? #

Sí. Sube tus datos de wardrive a WiGLE — se incorporan automáticamente al próximo escaneo diario de Flock Finder. También puedes contribuir con prefijos OUI o mejoras de código a través de la Guía de contribución .

Comunidad y proyectos relacionados #

Flock Finder no actúa solo. Un ecosistema creciente de herramientas y organizaciones trabaja para documentar y combatir la vigilancia ALPR:

• DeFlock.org — Seguimiento, documentación y defensa de ALPR impulsados por la comunidad
• Have I Been Flocked? — Comprueba si tu matrícula ha sido buscada en el sistema de Flock
• FlockHopper — Planificación de rutas que evita cámaras ALPR conocidas
• Atlas of Surveillance (EFF) — Base de datos de la EFF sobre tecnología de vigilancia utilizada por las fuerzas del orden
• NoALPRs.com — Recursos para comunidades que luchan contra los despliegues de ALPR
• DeFlockJoplin — Firmware de código abierto e investigación de campo; contribuyó el 31.º prefijo OUI

Créditos #

• Investigación OUI: @NitekryDPaul — todos los 30 prefijos OUI originales y la estrategia de detección addr1/modo promiscuo
• Pruebas de campo: Michael / DeFlockJoplin — 31.º prefijo OUI (82:6B:F2) y ajuste de sonda wildcard
• Fuente de datos: WiGLE — base de datos WiFi/red celular de colaboración ciudadana
• Inspirado por: DeFlock y track-openroaming-passpoint
• Socio de hardware: STS Collective — detectores FlockYou ESP32

Conclusión #

Flock Finder da a cualquier persona una idea rápida y visual de cuán ampliamente se han desplegado las cámaras Flock Safety ALPR — más de 40.000 ubicaciones estimadas en 109 países, actualizadas automáticamente cada día a partir de datos WiFi de colaboración ciudadana.

Es una herramienta de transparencia, no un rastreador en vivo. Sus datos son históricos, incompletos y probabilísticos. Pero hace visible la escala de la vigilancia ALPR de una manera que los resúmenes e informes no pueden.

Para una protección genuina en tiempo real mientras te mueves por áreas vigiladas, combina el mapa con hardware dedicado. Los dispositivos FlockYou de STS Collective implementan el método de detección de @NitekryDPaul directamente en un ESP32 y te alertan en el momento en que se detecta una firma de cámara en vivo — disponibles en stscollective.com con el código FLOCKFINDER o SIMEONONSECURITY para hasta un 20% de descuento.

Artículos relacionados #

Referencias #

1. Repositorio GitHub de Flock Finder
2. Mapa interactivo de Flock Finder
3. STS Collective — Dispositivos FlockYou
4. WiGLE — Mapeo de redes inalámbricas
5. DeFlock — Concienciación comunitaria sobre ALPR
6. DeFlockJoplin — Firmware de detección de código abierto
7. Electronic Frontier Foundation — ALPR
8. ACLU — Estás siendo rastreado