專業精神/警惕解決方案、執法和隱私

警惕解決方案為執法部門提供尖端技術，使調查社會中個人和群體的難度前所未有地降低。該技術由執法部門為執法部門開發，可以提高警官和社群的安全。 由於其產品的性質，在這些產品實施到不知情的公眾身上時，會引發許多隱私問題。

技術

PLATESEARCH

PLATESEARCH 是警惕解決方案建立的車牌識別平臺。該技術可以在固定或移動位置實施，並使用影像處理來識別和定位所有進入其範圍內的車牌。這種不加區分的行為引起了許多守法公民的擔憂。從這些 LPR 檢測中獲得的資料和分析被儲存到公司的雲資料庫 LEARN 中。 該資料庫允許使用者建立模式，跟蹤和追蹤個人，從而不斷建立某人行蹤的地圖。它收集的資訊可能被濫用，從而導致侵犯隱私。

FACESEARCH

FACESEARCH 是警惕解決方案的面部識別工具，它提供預處理功能並分析面部。 該技術是為與任何網路啟用攝像頭配合使用而開發的。LineUp 是 FACESEARCH 背後的軟體，它會在每個影片幀中搜索人臉並將其編入其資料庫。該資料庫可以與其他影像資料庫結合使用，以收集有關個人的個人識別資訊。由於它是不加區分的並且在暗中運作，因此會引發隱私問題。經過該技術的每個人都會被識別，可能在未經其同意的情況下被識別，並存儲到資料庫中。

警惕解決方案的立場

警惕解決方案認為，他們的產品符合所有法律，不會侵犯個人的隱私。根據警惕解決方案的營銷專業人員布萊恩·肖克利的說法，車牌識別器 (LPR) 不會收集個人資訊，並且美國法院已經維持了他們在社群中的使用。 LPR 只收集公眾已知的資訊，因此不會侵犯任何人的隱私。DMV 記錄只能由授權人員訪問，因此 LPR 本身不能被個人用來跟蹤其他人。有人認為，一旦沒有發現犯罪行為，儲存的車牌應該被刪除，但警惕解決方案不同意。有了這項技術，犯罪行為可以輕鬆解決，因為它可以導致嫌疑人資訊，並可以幫助找到和逮捕他們。警惕解決方案認識到，他們的產品有可能被濫用，但他們斷言，實施這些產品的執法部門遵守明確定義的過程和政策，以防止這種情況發生。

權利侵犯

隱私

2014 年 2 月 28 日，科利爾縣警長助理彼得·德費特因在司機和車輛資訊資料庫 (D.A.V.I.D.) 中進行的毫無根據的搜尋而被解僱。該資料庫儲存駕駛員的地址、車輛資訊、駕駛歷史和其他個人資訊。德費特搜尋了 151 個姓名，包括浩克·霍根、約翰·特拉沃爾塔和當地 NBC-2 新聞主播希瑟·圖爾科，他搜尋了圖爾科 8 次。圖爾科評論說：“我認為 8 次有點過分。需要進行檢查和平衡，他們需要明白，這是不允許的。” 內部調查人員發現德費特違反了警長辦公室關於將 D.A.V.I.D. 用於個人用途的政策。

警察使用面部識別軟體不受州法律管制。喬治城大學法學院的隱私與技術中心研究了 52 個執法機構對面部識別技術的使用情況。沒有一個機構要求搜查令或將搜尋限制在嚴重罪行。不到 10% 的機構有公開可用的使用政策，只有 17% 的機構會審計警官的搜尋，以查詢不當使用情況。密歇根州立警察是唯一擁有功能性審計軟體的機構。執法部門對傳統生物識別技術（包括指紋識別）的使用僅限於刑事逮捕和調查。定義不明確的面部識別限制已允許聯邦調查局透過對 16 個州的駕駛執照照片資料庫執行面部識別掃描，建立了一個包含 1.17 億美國人的生物識別網路。其中大多數美國人是非罪犯。每兩個美國人中就有一個在美國執法面部識別網路中。

集會

來自移民和海關執法局 (ICE) 的內部電子郵件顯示，他們使用車牌識別器在靠近邊境的德克薩斯州槍展上調查走私活動。他們使用車牌識別器記錄了在德爾馬槍展上經過的汽車的車牌號碼，並將這些號碼與經過邊境的汽車進行了比較。購買槍支和越境是兩種合法活動。美國公民自由聯盟律師傑伊·斯坦利說：“槍展監控突出了大規模收集資料的弊端……因為這兩項活動共同符合某人對犯罪的想法，所以一個人就變得天生可疑。” 美國槍支所有人協會執行主任埃裡希·普拉特說：“有關守法槍支所有者的資訊最終會被記錄、儲存和登記，這違反了 1986 年的《槍支所有人保護法》和第二修正案。”

PlateSmart Technologies 執行長約翰·奇戈斯稱該事件為“技術濫用。我認為這種情況表明，我們需要為車牌識別器制定政策，就像任何新技術一樣。” 博布·坦普爾頓是西部十字路口公司的執行長，該公司組織槍展。他說，ICE 的行為“顯然是侵入性的，而且是一種沒有被證明有任何合法執法目的的活動。我認為我的客戶會對成為這種監控的目標而感到憤慨。”

種族偏見

2012 年，IEEE 研究了在按年齡、性別和種族/族裔劃分的群體中進行的面部識別演算法的檢測準確率。該研究比較了商用現成、不可訓練和可訓練的面部識別演算法的結果。透過使用該群體的面部影像校準可訓練演算法，可以提高其對某些群體的檢測準確率。商用現成和不可訓練演算法無法定製。

對女性、黑人和年輕群體的掃描包含最多的假陽性。使用跨越所有人口統計特徵的各種資料集訓練面部識別系統，可以減少針對特定人口統計特徵的系統性偏差。對特定人口統計特徵進行演算法訓練可以提高對該人口統計特徵的效能準確率。可以使用多個針對特定人口統計特徵訓練的面部識別系統來減少偏差。操作員可以根據給定的群體資訊選擇最佳演算法。這被稱為動態人臉匹配器選擇。

ICE 合同

ICE 政策

2017 年 12 月 22 日，美國移民與海關執法局 (ICE) 與 Vigilant Solutions 簽署了一份協議，獲得了“查詢基於商業可用的車牌識別 (LPR) 資料庫的訪問許可權”。他們“既沒有尋求建立，也沒有貢獻到任何國家公共或私人的 LPR 資料庫”，但會將其用於協助調查。國土安全部隱私影響評估解釋說，“在某些情況下，當其他線索失效時，商業 LPR 資料的可用性可能是找到目標的唯一可行途徑。”

這份協議對執法移民法有著重大影響。在特朗普上任後的頭幾周，移民逮捕人數上升了 32.6%，非刑事逮捕人數翻了一番。透過訪問 LPR 資料，ICE 調查人員有能力找到並追蹤任何他們掌握線索的無證移民，這可能導致逮捕和可能的遣返。

該資料庫包含了全美所有在連線到該網路的攝像頭前行駛過的車輛資訊。為了防止這種資源被濫用，ICE 制定了相關規定。這些規定包括強制進行非歧視性系統使用培訓，訪問該服務之前必須有正當理由，查詢時間限制，監管的預警列表（標記任何目標車牌），以及所有查詢的可審計性（誰？為什麼？何時？)。

國土安全部隱私影響評估

在 ICE 與 Vigilant Solutions 簽署協議之前，國土安全部進行了隱私影響評估，並提出了 6 個擔憂。最大的擔憂是長期積累的資料可能導致不必要的監視，並暴露個人私生活細節。這可能包括宗教場所、抗議活動和會議等場所，這些場所都受到憲法保護。此外，機器或使用者錯誤可能導致錯誤指控，該系統的追蹤能力有限，因為它只能追蹤車輛，資訊可能被分享或保留的時間過長，並且隨著技術的進步，它可能會進一步侵犯隱私。

刑事案件

Vigilant Solutions 在其網站上釋出了使用其 LPR 系統解決的刑事案件。

在一個肇事逃逸案件中，受害者只拍到了車牌的一部分。警官使用 LPR 資料庫，透過知道車輛是一輛金色麵包車以及部分車牌號，找到了並追蹤了該車輛。警官說：“LEARN 中的商業車牌識別資料讓我成功解決了此案，讓受害者獲得了保險賠償，並幫助老年男子的家人更好地瞭解他駕駛汽車所帶來的風險”。

在另一個肇事逃逸案件中，受害者看到了一輛金色雪佛蘭開拓者，並記下了部分車牌號。警官同樣使用 LPR 系統找到了該車輛，並聲稱“如果沒有 Vigilant 提供的歷史 LPR 資料，此案很可能就會作為未破案件結案，永遠無法解決”。

在一樁綁架案中，一名女子在透過線上約會應用安排的盲約會中被下藥。她的女兒發現她失蹤了，並使用約會應用找到了罪犯。警察透過掌握的車牌號碼，找到了該車輛並解救了受害者。Vigilant Solutions 的一位代表說：“車牌識別資訊讓警官找到了車輛和女子，她當時被下藥，無法照顧自己。該機構能夠迅速將她送往安全地帶”。

結論

PLATESEARCH 和 FACESEARCH 都是非常棒的技術解決方案，它們幫助解決並減少了社會犯罪。這項技術已被證明可以解決、預防和阻止犯罪發生。Vigilant Solutions 確保其產品符合所有美國法律法規，然而，人們仍然擔心隱私問題。正如上面案例所示，面部識別和車牌識別等技術可能被濫用。如果沒有對使用這些技術解決方案人員的適當監督和問責制，Vigilant Solutions 的產品會導致對個人隱私的無端侵犯。從種族歧視到無效的可能原因，我們已經看到執法機構一次又一次地濫用其權力，錯誤地使用這些產品。為了讓他們的技術真正對整個社會都有幫助，必須在實施 Vigilant Solutions 產品的每個人身上實施更多培訓和適當的制衡機制。