Flock 카메라, 번호판을 넘어 사람까지 추적하며 빠르게 확산 중 — 개발자가 알아야 할 기술 구조

> 미국 전역에 10만 대가 넘게 설치된 Flock Safety 카메라는 단순한 자동 번호판 판독기(ALPR)가 아니다. 수정된 Android를 실행하고, AI로 차량 특징·사람·장면까지 분류해 자연어 검색이 가능한 감시 인프라로 진화했다. 이 글은 2026년 6월 Engadget 취재와 Hacker News 토론을 바탕으로 Flock 카메라의 기술 구조, 보안 취약점, 확산 메커니즘을 정리한다.

1. Flock 카메라는 무엇이 다른가

• 흔히 ALPR(Automatic License Plate Reader)로 알려졌지만, 실제 기능은 차량 특징 인식까지 확장됐다.
• "미국 국기 범퍼 스티커가 붙은 초록 세단", "왼쪽 페인트 흠집 + 적재함에 dirt bike가 있는 픽업" 같은 자연어 질의로 영상을 검색한다.
• Flock은 ALPR 외에 AI 보안 카메라, 이동식 보안 트레일러, 쿼드콥터 드론까지 라인업을 제공한다.
• 미국 전체에 100,000대 이상의 ALPR이 설치돼 있고, 대부분이 Flock 제품이다.

2. 영상이 검색 가능한 데이터베이스가 되는 과정

Flock 카메라(수정 Android)
   └─► 촬영 영상 무선 전송
        └─► AI 분류 (차량 특징, 사람, 장면)
             └─► 자연어 검색 → 일치 영상 표시

• 카메라는 Flock이 직접 빌드한 수정 Android를 실행한다.
• 영상은 무선으로 Flock 데이터베이스로 전송되고, AI가 색상·범퍼스티커·흠집 같은 속성을 태깅한다.
• 기존 CCTV는 특정 차량을 찾으려면 사람이 직접 영상을 훑어야 하지만, Flock은 검색 기반으로 작동한다.
• Flock은 도시·타운·동네·기업과 계약하지만, 네트워크는 한 지역 안에만 머물지 않는다.

데이터 공유 범위가 계약을 넘는 사례

• ACLU of Massachusetts 자료에 따르면 Texas 경찰도 Massachusetts의 Flock 영상에 접근할 수 있다.
• ICE·Homeland Security는 지역 경찰과의 데이터 공유 프로그램을 통해 접근 권한을 받는다.
• Denver에서는 8월 한 달간 지역 경찰이 ICE를 대신해 1,400건이 넘는 검색을 수행했다.

3. 보안 취약점 — 음악가가 뚫었다

Flock은 자사 카메라가 안전하다고 강조하지만, 외부 조사에서 반복적으로 결함이 드러났다. 음악가兼 YouTuber인 Benn Jordan은 정식 보안 연구 배경 없이도 핵심 취약점을 여러 차례 찾아냈다.

| 시기 | 발견 내용 | 영향 |

|---|---|---|

| 2025-12 | 최소 70대의 Flock 카메라가 인터넷에 노출 | 공원의 어린이, 사적 대화 실시간 시청 가능 |

| 2025-11 | 야외 카메라에 물리 접근 후 버튼 클릭 → Wi-Fi 연결 → Android 디버깅 → root 권한 획득 | 악성코드 설치, USB 드라이브 공격 가능 |

• 노출된 카메라는 차량 추적이 아닌 사람 추적용 Flock Condor 모델이 다수였다.
• Flock은 Jordan을 "경찰 예산 삭감, 공공안전 약화를 원하는 활동가 그룹"이라고 비난했다.
• Flock은 별도 버그바운티 프로그램이 없어 독립 연구자 보상이 사실상 없다.

4. 오용 사례 — 경찰도, Flock 직원도

4-1. 경찰의 사적 추적

• Flock 데이터베이스 검색에는 영장이 거의 필요하지 않다.
• 404 Media는 경찰이 전 여자친구, 현재 파트너의 위치를 추적한 사례를 수십 건 정리했다.
• 피해자가 HaveIBeenFlocked로 자기 번호판을 검색하다가 위치가 수백 회 조회된 사실을 발견하는 패턴이 반복된다.

4-2. Flock 내부 직원의 데모용 접근

• Flock 직원이 Atlanta의 Marcus Jewish Community Center에서 수영장·체조 수업 중인 어린이 영상을 확인하고, 이를 경찰 부서 대상 영업 데모에 사용했다.
• Flock은 "도시의 명시적 허가를 받은 선의의 직원"이라고 해명했다.

5. AI 오인식이 만든 무고한 피해 — Denver 사례

• Denver는 2024년 5월 시 전역에 111대의 Flock 카메라를 설치했다.
• 2025년 시의회는 계약 연장에 만장일치 반대했지만, Mike Johnston 시장이 거부권으로 계약을 갱신했다.
• 금융 자문가 Chrisanna Elser는 절도嫌疑로 소환장을 받았는데, 실제론 자기 차량이 멈추지 않은 영상이었고 혐의는 취하됐다.
• Colorado 운전자는 ALPR이 숫자 0과 문자 O를 혼동해 범죄 용의자로 정차당하는 일이 반복됐다.
• 10월 타운홀에서 광범위한 항의가 있었고, Denver는 결국 Flock 계약을 취소했다 — 이후 Axon으로 재계약.

6. 확산되는 구조적 이유와 철거의 어려움

6-1. 시민 의견이 배제된 의사결정

• AI 감시에 표적이 될 가능성이 높은 소외 집단은 결정 과정에서 영향력이 거의 없다.
• Flock은 법집행기관에 직접 마케팅하며, 경찰·법집행 지지 성향 공무원에겐 매력적인 제안으로 다가간다.
• Flock은 제품을 범죄 차단 도구로 마케팅하지만, 실제로 범죄를 줄였다는 통계는 거의 없다.
• Denver 시장은 Flock이 트랜스젠더 여성 Jax Gratton 살인 사건 해결에 기여했다고 주장했지만, Flock은 기여하지 않았고 체포도 이뤄지지 않았다.

6-2. 계약에서 빠져나올 수 없는 구조

• Dayton(OH)와 Evanston(IL)은 Flock 계약에서 빠져나오려 했지만 카메라 철거가 계약 위반인지 확신하지 못했다.
• 두 도시는 결국 카메라를 쓰레기봉투로 덮는 방식을 택했다.
• 주변 Flock 카메라 위치는 오픈소스 DeFlock 지도에서 확인할 수 있다.

7. 개발자가 주목할 기술적 시사점

# HaveIBeenFlocked API 호출 예시 — 자신의 번호판이 어디서 조회됐는지 확인
import requests

def check_plate(plate: str, state: str) -> dict:
    url = f"https://haveibeenflocked.com/api/v1/plate/{state}/{plate}"
    r = requests.get(url, timeout=10)
    return {
        "plate": plate,
        "state": state,
        "search_count": r.json().get("search_count", 0),
        "agencies": r.json().get("agencies", []),
    }

print(check_plate("YOURPLATE", "CA"))

• 민영 감시 인프라는 도시 경계 없이 데이터를 공유한다 — 설계 단계부터 이를 가정한 모델이어야 한다.
• 수정 Android 디바이스 + 무선 영상 전송 + 클라우드 AI 분류 파이프라인은 IoT 감시 장치의 일반적 아키텍처다 — Flock만의 문제가 아니라 모델 자체의 문제다.
• "영상이 검색 가능한 데이터베이스가 되는 순간" 사적 추적 비용은 거의 0으로 떨어진다 — 카메라는 그대로 두더라도 접근 통제가 핵심이다.

8. 결론 — 기술자의 시선으로 보는 Flock

• Flock의 본질은 "좋은 ALPR이 좀 더 똑똑해진 것"이 아니라, 민영화된 대규모 감시 인프라다.
• 카메라는 Flock만 있는 게 아니다 — DeFlock 지도에 따르면 미국 전역의 ALPR은 Flock 외 다수 벤더가 공급한다.
• 개발자로서 우리가 기여할 수 있는 가장 효과적인 대응은 (a) 자신의 차량/번호판이 어디서 조회되는지 확인하는 도구 개발과 (b) 지자체 회의에 참석해 계약 조건을 감시하는 것이다.
• Flock 계약 취소 70건 이상의 사례가 보여주듯, 시 정부 단위가 가장 접근 가능한 정부이며 변화를 만드는 가장 현실적인 경로다.

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• 핵심 요약*: Flock Safety 카메라는 번호판 판독기를 넘어 사람·장면까지 추적하는 AI 감시 인프라로 진화했다. 보안 취약점이 반복적으로 드러나고, 경찰의 사적 추적과 Flock 내부 직원의 오용이 확인됐으며, Denver처럼 계약을 취소한 도시도 있지만 확산은 계속된다. 기술적으로는 "수정 Android + 무선 전송 + AI 분류 + 자연어 검색"이라는 일반 IoT 아키텍처의 결과물이며, 민영 감시의 위험성을 보여주는 사례다.

• 태그*: FlockSafety, ALPR, 감시기술, 프라이버시, IoT보안, 수정Android, 자연어검색, 민영화감시, DeFlock, ACLU