Flock vuole far rimuovere una mappa di videosorveglianza da 335.701 telecamere

Flock ha presentato un reclamo per violazione di marchio per costringere Joshua Michael a chiudere la Flock Surveillance Map, il sito che ha costruito dopo aver trovato una falla non autenticata nel sito dell'azienda. Lo riferisce Tom's Hardware. La mappa elenca 335.701 località di telecamere.

Il reclamo è l'ultimo capitolo di una disputa che va avanti da novembre 2025. Michael sostiene di aver trovato un token di accesso esposto sul sito di Flock, senza bisogno di alcun login. Ha raccontato a The Intercept, citato da Tom's Hardware, di aver segnalato subito il problema all'azienda.

Nella sua email, datata 13 novembre 2025, si legge che «tutti i test sono stati strettamente non intrusivi, limitati a endpoint aperti e non autenticati, e non hanno comportato l'aggiramento dell'autenticazione, la modifica dei dati o l'invocazione di operazioni ArcGIS o Google a pagamento». Dopo altri due tentativi, Flock rispose che stava «valutando internamente» i risultati e che avrebbe fatto sapere i prossimi passi. Secondo Michael, quella risposta non è mai arrivata.

Cosa ha fatto il ricercatore con i dati

Michael ha usato il token per interrogare ArcGIS, il livello di mappatura di terze parti su cui gira Flock, e a novembre 2025 ha estratto un database dei dispositivi Flock. Flock sembra aver corretto la vulnerabilità a gennaio 2026, dopo la pubblicazione dei risultati. A quel punto, però, i dati sulla posizione dei dispositivi erano già stati estratti. La mappa, che secondo Tom's Hardware sarebbe stata aggiornata a dicembre 2025, è ancora online.

La posizione pubblica dell'azienda è che non è mai stata violata, che le informazioni di Flock non sono mai trapelate e che la piattaforma cloud Flock Safety «non ha mai subito una violazione dei dati». Michael contesta questa versione. Ha detto a The Intercept che la dichiarazione è arrivata «dopo che avevo estratto il loro database di dispositivi».

«Questo lascia due possibilità», ha detto. «O sapevano e hanno scelto di non divulgarlo per paura della cattiva pubblicità, oppure non sapevano affatto che avevo esfiltrato i dati. La prima è un fallimento di trasparenza. La seconda è un fallimento di rilevamento con implicazioni per la sicurezza nazionale».

«Questo lascia due possibilità. O sapevano e hanno scelto di non divulgarlo per paura della cattiva pubblicità, oppure non sapevano affatto che avevo esfiltrato i dati».

Altre inchieste citate da Tom's Hardware hanno già sollevato dubbi sull'hardware stesso. Gli hacker hanno trovato chiavi di crittografia memorizzate direttamente sulle telecamere Flock. Così hanno potuto estrarre più di 27.000 clip e stabilire che il sistema aveva catturato più di 1.600.000 immagini in 21 giorni. Ci sono anche casi documentati di abuso: agenti di polizia che hanno usato la rete per pedinare partner sentimentali, e un recensore di auto trattenuto per un'ora nel parcheggio di un negozio per un rapporto di polizia scritto male.

I numeri della mappa indicano un'esposizione più ampia. Secondo Michael, chi vive entro un raggio di 20 miglia da 22 siti sensibili, tra cui la Eglin AFB, il quartier generale della CIA, il quartier generale dell'FBI, la Joint Base Andrews e il Pentagono, ha una probabilità dal 57,22% al 93,94% di passare davanti a una telecamera Flock.

Altrove nella valutazione degli agenti

La stessa settimana ha portato due ricerche sulla sicurezza molto diverse tra loro. Il 27 settembre The Decoder ha riferito che ricercatori di Stanford e Caltech hanno costruito HomeBody, un sistema che permette a un robot Unitree G1 di muoversi in una cucina che non conosce, riordinare e prendere oggetti dai cassetti. La configurazione elimina il livello di controllo addestrato tra modello e robot: un modello visione-linguaggio intercambiabile, in questo caso GPT-6 Astra, chiama direttamente una libreria di abilità per afferrare, navigare e aprire cassetti. Il robot esplora prima la stanza, costruisce un gemello digitale in Isaac Sim di Nvidia e registra gli oggetti nella memoria spaziale, così può ritrovare elementi che escono dal suo campo visivo. The Decoder elenca tra i limiti la latenza di Astra, il surriscaldamento dei servi delle dita e gli alti costi di calcolo, e nota che il codice è su GitHub. Benchmark precedenti, aggiunge, mostravano un miglioramento del ragionamento spaziale di Astra, mentre un altro segnalava problemi di sicurezza quando il modello controlla un robot.

Lo stesso giorno The Decoder ha riferito anche che Boris Power, responsabile della ricerca applicata di OpenAI, destina l'80-90% della ricerca dell'azienda a GPT 7, GPT 8 e oltre, perché è lì che sta «la maggior parte del valore». Power ha descritto aggiornamenti incrementali come GPT 5.1 e 5.2 come scommesse volutamente a breve termine, e ha detto che internamente questi aggiornamenti sono considerati «estremamente miopi». Ha sostenuto che il problema principale degli assistenti di oggi è l'onboarding più che la qualità del modello, dato che la maggior parte degli utenti di ChatGPT non sa cosa possono fare questi strumenti.

Il contributo di Meta è un post di lancio, non un benchmark. Il 25 settembre Meta AI Research ha pubblicato i dettagli di Muse, un agente personale che usa internamente dall'inizio del 2026. Nel post si legge che l'ambiente di esecuzione gira in una cella isolata che non vede credenziali reali, che ogni interazione con l'esterno passa attraverso un Sentinel che l'agente non può aggirare e che i servizi sensibili per la sicurezza girano fuori dalla cella di runtime, così gli attaccanti non possono disattivarli. Meta ha anche aperto il suo bug bounty a chiunque, con premi fino a 300.000 dollari e fino a 130.000 dollari per tentativi di prompt injection che colpiscono un singolo utente.

Letti insieme, i quattro elementi mostrano dove si concentra oggi lo sforzo di valutazione. A Flock, la prova è se un'azienda riesce a rilevare un'estrazione, e la sua risposta è contestata. Nel lavoro di laboratorio, la prova è se un modello collegato direttamente a un hardware, o dotato di una shell e di una casella di posta, può essere misurato prima che qualcosa vada storto.