> ## Content Index > Fetch the complete content index at: https://fomoera.com/llms.txt > Use this file to discover other available public pages before exploring further. # Para Flock, su lector de matrículas solo capta vehículos; uno abierto por hackers detecta personas - URL: https://fomoera.com/flock-camara-hackers-detecta-personas/ - Published: 2026-09-16T20:00:52.000Z - Updated: 2026-09-16T20:00:52.000Z - Description: Un colectivo de hackers desmontó un lector de matrículas de Flock y entregó sus datos a 404 Media y WIRED. El análisis choca con lo que la empresa publica: el equipo detecta personas, guarda clips de video y toma más fotos por vehículo de las que indica su sitio. - Author: Patricia Rodriguez - Tags: Tecnología y Ciencia, Privacidad Un colectivo de hackers que se hace llamar stegan0gram arrancó un lector de matrículas de Flock Safety instalado sobre una vía, copió casi todos los datos que guardaba y recuperó una llave de cifrado almacenada en el propio equipo, con la que abrió videos de miles de detecciones de vehículos. Los archivos llegaron a 404 Media y WIRED, cuya investigación conjunta, publicada el 16 de septiembre de 2026, muestra que el software de la cámara detecta de forma explícita a personas, además de vehículos, matrículas y bicicletas. El hallazgo choca con lo que Flock publica en su sitio, donde asegura que su lector de matrículas solo capta vehículos, no datos biométricos ni rostros. Los hackers compartieron el material con 404 Media y con Distributed Denial of Secrets, una organización sin fines de lucro dedicada a la transparencia, que a su vez se lo pasó a WIRED. Según el análisis, buena parte del almacenamiento más sensible del equipo siguió cifrado e inaccesible. De acuerdo con los hackers, la llave estaba en una sección sin cifrar del disco y abría otra donde se guardaba gran parte de los videos y las fotos que tomó la cámara. Un portavoz de Flock respondió que retirar o manipular sin autorización una de sus cámaras es ilegal. Sobre la llave, la empresa dijo que tiene una política pública de divulgación de vulnerabilidades, que no recibió ningún reporte por esa vía y que, con la información limitada que le dieron, no tiene detalles suficientes para evaluar lo que se afirma. También invitó a los autores a enviar por ese canal cualquier falla legítima que hayan encontrado, para que su equipo de seguridad la revise. ## Qué hace la cámara cuando pasa un vehículo De acuerdo con el código, cuando algo entra en su campo de visión la cámara dispara una ráfaga de fotos. Un vehículo típico generó unas 28 imágenes y algunos superaron las 100\. El equipo usa distintas exposiciones para captar la matrícula y la escena completa, revisa las imágenes, elige y recorta los cuadros útiles y los envía a Flock por la red celular junto con otros datos. La lectura de la matrícula y la identificación de marca, modelo y color parecen ocurrir en los servidores de Flock, no en la cámara. Su procesador se parece a los de los celulares de gama media y ejecuta unas 20 aplicaciones hechas por la empresa, que se encargan de detectar movimiento, tomar fotos, clasificar objetos, subir datos y recibir actualizaciones remotas. Los registros recuperados cubren unos 21 días de actividad repartidos en varios periodos. En esas ventanas, la cámara fotografió cerca de 50,200 vehículos y generó unos 1.6 millones de imágenes. En un día típico registró alrededor de 3,300 vehículos, con un máximo de 4,454, aunque esas cifras cambiarían mucho según el lugar de instalación y el tráfico. El equipo casi con seguridad operó fuera de esos periodos, pero los registros más antiguos se sobrescribieron o ya no se podían recuperar. Esos registros también muestran una cámara con problemas de almacenamiento: más de 27,000 errores de “no space left on device” (sin espacio en el dispositivo) al intentar guardar imágenes a resolución completa, además de decenas de miles de errores relacionados, cierres inesperados y reinicios. Un proceso que cada dos minutos, más o menos, verificaba que el equipo siguiera en marcha dejó escrita más de 12,000 veces la frase “Who’s a good boy?!”. Al reiniciarse, otro servicio dejaba como último mensaje “A reboot was requested! ¡Adios Amigos!”. ## El software detecta personas, pero no se halló reconocimiento facial en uso Cuando el software identifica a una persona, registra en qué parte de la imagen aparece y con qué nivel de confianza la detectó. Es una capacidad que suele pasarse por alto cuando se discute sobre Flock, según 404 Media. Para comprobar qué podía ver el software, WIRED extrajo los modelos de los archivos de la cámara y los probó con imágenes de prueba y grabaciones recuperadas del equipo. Los modelos detectaron personas con facilidad, incluida la selfie de un reportero. Luego WIRED los aplicó a 27,321 clips de video guardados en la cámara: archivos mp4 de alrededor de uno a dos segundos, a 1024 por 768 píxeles y sin audio, distintos de las ráfagas de fotos de mayor resolución. Los modelos encontraron personas en 11 clips, todas en motocicleta. La cifra baja probablemente se debe a la posición de la cámara, colocada sobre la vía y apuntando hacia abajo, al tráfico, donde era poco probable que aparecieran peatones. Las pruebas también mostraron que el detector de matrículas interpreta con mucha amplitud lo que ve. En algunos casos tomó por matrículas calcomanías de parachoques, marcos de concesionarios y otros gráficos, y los recortó como tales. En el video de una motocicleta que pasaba, recortó como si fuera una matrícula el parche con la bandera de Estados Unidos que llevaba la alforja del motociclista. Flock insiste en que sus cámaras no hacen reconocimiento facial. WIRED y 404 Media no encontraron evidencia de esa capacidad en el software, más allá de las funciones que Android incluye por defecto, y estas no parecían activadas ni en uso. ![Aerial view of a bustling night intersection in Banten, Indonesia. Vibrant city traffic and illuminated roads.](https://fomoera.com/content/images/2026/09/fomoera-aerial-view-of-a-bustling-night-intersection-in-banten-indonesia-vibrant-city-traffic-and-pexels-4062988.webp) Imagen ilustrativa de tráfico vehicular en una carretera; no corresponde a la vía donde estaba la cámara analizada. · Foto de [Tom Fisk](https://www.pexels.com/@tomfisk?ref=fomoera.com) en [Pexels](https://www.pexels.com/photo/high-angle-shot-of-cars-on-road-4062988/?ref=fomoera.com) ## Lo que Flock publica y lo que apareció dentro del equipo La tabla cruza lo que Flock afirma en su sección de mitos y realidades, en su página de preguntas frecuentes y en un aviso de seguridad de mayo de 2025 con lo que 404 Media y WIRED encontraron en la cámara. __Afirmaciones públicas de Flock frente al análisis de 404 Media y WIRED sobre la cámara desmontada__ | Tema | Lo que publica Flock | Lo que mostró la cámara | | ----------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | Personas | Su lector de matrículas solo capta vehículos, no datos biométricos ni rostros | El software detecta personas y anota dónde aparecen; los modelos las hallaron en 11 de 27,321 clips | | Video | Los lectores de matrículas toman fotos fijas; el video centrado en personas es de las cámaras de seguridad comunes | 27,321 clips mp4 de uno a dos segundos, aparte de las ráfagas de fotos | | Fotos por vehículo | De 6 a 12 por sesión de captura, ajustables según la ubicación y el tráfico | Unas 28 en un paso típico; algunos vehículos superaron las 100 | | Cifrado y acceso físico | Imágenes y metadatos cifrados desde el propio equipo; en mayo de 2025 dijo que ni con acceso físico se llegaría a las grabaciones | Buena parte del almacenamiento sensible siguió cifrado, pero una llave guardada en el equipo abrió videos de miles de detecciones | | Reconocimiento facial | No lo usa | Sin evidencia de esa capacidad, salvo las funciones que Android trae por defecto, que no parecían activas | La diferencia en las fotos tiene un matiz, porque la página de preguntas frecuentes aclara que los ingenieros de Flock pueden ajustar esa cantidad según la ubicación de la cámara y el tráfico esperado. Para el video y las personas, esas páginas no incluyen una salvedad parecida. Ese aviso de 2025, según 404 Media, respondió a otro caso. A principios de ese año, el investigador de seguridad Jon Gaines, conocido como GainSec, aplicó ingeniería inversa a un lector de matrículas de Flock y documentó fallas que podían usarse para obtener acceso de nivel root. Flock reconoció los hallazgos, pero los calificó como vulnerabilidades no materiales, con gravedad y probabilidad de explotación bajas, y subrayó que aprovecharlas exigía acceso físico al dispositivo y conocimientos de depuración. Añadió que, aun con la cámara en la mano, nadie podría llegar a las grabaciones, porque los datos permanecen muy poco tiempo en el equipo después de transmitirse a la nube. La cámara que analizaron 404 Media y WIRED guardaba 27,321 clips, y la llave que abrió videos de miles de detecciones estaba en el mismo equipo. 404 Media no precisa el modelo de la cámara ni el lugar exacto donde estaba instalada. ## Del sabotaje a la ingeniería inversa Uno de los integrantes de stegan0gram planteó así su motivo en una entrevista: “¿Por qué solo destruirlas si podemos hacerles ingeniería inversa y encontrar los secretos de quienes nos espían?”. El colectivo dice que también está publicando detalles de cómo obtuvo el software, con la esperanza de que otras personas los imiten. Uno de ellos reconoció que ser investigados es una preocupación real que intentan evitar, y dijo que son cuidadosos y procuran mantener un perfil bajo. 404 Media recuerda que en distintas partes de Estados Unidos varias personas han sido arrestadas por presuntamente manipular o sabotear cámaras de Flock. Algunas localidades anunciaron que dejarán de usarlas y, en un caso, un departamento de policía fabricó una carcasa falsa de Flock impresa en 3D para atraer a posibles vándalos. Noel Pichardo, expolicía de Pawtucket, en Rhode Island, que se volvió un crítico abierto de Flock después de cuestionar el uso de las cámaras en su departamento, dijo entender la frustración de los activistas, pero teme que el sabotaje pueda terminar por fortalecer los argumentos a favor de estos equipos. “Creo que ese tipo de justicia por mano propia solo va a afianzar a la policía y al Estado en general en su creencia de que esta herramienta es necesaria”, dijo. También advirtió que, cuanto más tiempo ignore el Estado las quejas de sus ciudadanos que se oponen a este tipo de vigilancia, más se repetirá. De acuerdo con 404 Media, la red nacional es a la vez un argumento de venta de Flock y una fuente de polémica. La empresa vuelve consultables los registros con fecha y hora para la agencia local dueña de cada cámara o con acceso a ella y, en muchos casos, para policías de todo el país. WIRED encontró que los registros de las cámaras de Alpharetta, en Georgia, estaban al alcance de más de 2,000 agencias, entre ellas policías, universidades y aeropuertos. 404 Media, por su parte, reveló que policías locales hacían búsquedas en esa red a nombre del Servicio de Inmigración y Control de Aduanas (ICE), incluso en zonas que prohibían colaborar con las autoridades migratorias. Como contamos, el presidente Donald Trump respaldó en público las cámaras de Flock el 13 de septiembre, pese a las críticas por privacidad. [Trump respalda cámaras Flock por seguridadTrump apoya las cámaras Flock por su utilidad policial, pese a las críticas por privacidad y vigilancia.![](https://fomoera.com/content/images/icon/favicon-ca9a56db-81a9-4f6c-a678-af6a4f51a504.ico)FomoEraGerardo Pavez![](https://fomoera.com/content/images/thumbnail/fomoera-trump-respalda-las-camaras-flock-pese-a-las-criticas-por-privacidad-98e73cad-16x9-v2-1600x900-7c60a27e-1426-483b-82fa-7b13dab9c340.webp)](https://fomoera.com/trump-respalda-camaras-flock/) En el otro extremo del sistema está el software policial. En agosto, según recuerda 404 Media, WIRED obtuvo código de la interfaz de OS Investigate, la herramienta de Flock para policías antes llamada Nightshift, y reconstruyó partes que muestran cómo la empresa puede usar los registros de sus cámaras, junto con archivos policiales y datos comerciales, para identificar conductores, detectar vehículos que viajan juntos de forma repetida y buscar personas por sus patrones de movimiento. Flock presenta su página de mitos y realidades como respuestas directas sobre lo que sus sistemas hacen y lo que no. Con este análisis, la afirmación de que su lector de matrículas solo capta vehículos tiene enfrente la evidencia de uno de sus propios equipos. *Fuentes:* [1](https://www.404media.co/hackers-stole-flocks-camera-software-revealing-how-the-company-tracks-cars-and-people-2/?ref=fomoera.com), [2](https://www.flocksafety.com/trust/myths-facts?ref=fomoera.com), [3](https://www.flocksafety.com/faq?ref=fomoera.com), [4](https://www.flocksafety.com/blog/gunshot-detection-and-license-plate-reader-security-alert?ref=fomoera.com)