想象一下，你每天早上都和同事拼车上班。当车辆经过车牌识别摄像头时，系统会记录该车辆，并通过车辆档案与车主信息关联。与此同时，附近的另一个传感器会检测周边设备发出的信号，比如你的手机和同事的智能手表。
经过足够多次的行程后，软件可能会将这些设备识别为与该车辆相关联的固定电子特征组合。数周后，当其中某个设备信号出现在另一辆与案件相关的车辆旁边时，调查人员便多了一条线索，即便该信号本身并不包含持有者的姓名，但其此前与已知车辆的关联，足以帮助锁定设备携带者的身份。
SignalTrace是安全公司Leonardo推出的一套系统，专为配合自动车牌识别设备使用。该公司表示，SignalTrace能够识别频繁同行的消费类设备组合，并将其与车牌记录及带时间戳的位置信息相关联。即便警方不知道车牌号码，也可以通过这些行为模式进行检索。
作为一名研究数据治理、数字技术与政府关系（包括监控技术）的学者，我认为SignalTrace可能进一步改变警方的调查方式——在尚未确认当事人身份之前，就已开始追踪其行动轨迹与社会关系。
SignalTrace目前已完成测试并进入市场，但尚未成为普遍的警务实践。有报告显示，该系统的部分设备已安装于马里兰州奥克森山，其前身技术也出现在纽约州官方合同价目表上。
Leonardo发布的说明文件称，SignalTrace"不识别个人身份"，系统"仅采集电子特征"，来源是蓝牙或射频识别标签等设备主动广播的信号，这些特征本身不会泄露个人身份。该公司表示，系统输出结果须通过常规调查手段加以核实。
然而，这一表述对"身份"的定义过于狭窄。传感器虽然无法从手机中直接提取姓名，但警方仍可通过将设备信号与其他记录相关联来推断其归属——例如，同一信号反复出现在某人名下的车辆旁、其住所附近，或与另一已知嫌疑人的设备同时出现。这意味着，一个人可能仅因其设备频繁出现在特定地点或特定人群附近，就在警方毫无初始怀疑的情况下进入调查视野。
Leonardo的SignalTrace产品页面显示，该系统可存储电子指纹以供后续查询，并能在未识别车牌的情况下识别车辆。另一份产品说明书则称，该技术可通过分析嫌疑人随身携带的设备组合来协助锁定身份。该系统背后的专利将追踪目标描述为人或车辆，并介绍了可与视觉标识符关联、用于跨地点追踪目标的可检索特征。
SignalTrace的起点或许只是一个无名的行为模式，但其价值在于能够再次识别该模式，并将其与警方已掌握的信息相连接。一旦警员将某个反复出现的特征与车牌记录或案件档案挂钩，原始信号中缺少姓名这一点便几乎不再构成任何保护。
联邦隐私指南并不将可识别信息局限于姓名。美国国家标准与技术研究院将个人可识别信息定义为：单独或与其他可关联信息结合后，能够区分或追踪个人身份的数据。核心问题在于：这些数据是否能够将某人从人群中识别出来，并对其进行持续追踪。
关于移动数据（即从移动设备采集的位置记录）的研究揭示了其中的风险。《科学报告》期刊上的一项研究分析了涵盖150万人、长达15个月的记录，结果发现，仅凭四个时间与地点的数据点，就能唯一识别数据集中95%的人。该研究并未针对SignalTrace进行测试，但它表明，反复出现的行动轨迹足以使一条看似匿名的记录变得具有高度辨识性。
美国最高法院已认定，手机位置记录所揭示的信息远不止于行动轨迹。在"卡彭特诉美国"案中，法院认定公民对其行动轨迹记录享有合理的隐私期待。
2026年6月，最高法院在"沙特里诉美国"案中进一步延伸了这一逻辑。警方在调查一起银行抢劫案时，通过特定令状获取了案发银行附近手机的匿名位置记录，根据行动轨迹缩小范围后，最终获取了数名用户的真实姓名。法院裁定，获取位置数据构成第四修正案意义上的搜查，并指出即便是短期监控，也可能揭示当事人的政治立场、家庭关系及其他社会关联。
该裁决并未直接判定警方采集SignalTrace所探测到的无线信号是否同样构成搜查。"沙特里案"涉及的是位置记录，而SignalTrace的设计目的是探测附近设备广播的信号。但两种技术引发了一个共同问题：当警方从未知设备出发，通过其行动轨迹来判断谁可能与某一事件或某人存在关联时，第四修正案应提供怎样的保护？
更深层的问题在于社会关联的推断。一个反复出现的设备组合，可能只是反映了某个家庭的日常规律或同事间的拼车习惯，也可能捕捉到了一同参与抗议的人群，或恰好同乘一辆车的陌生人。系统只能观察到人们彼此靠近的事实，却无从知晓他们为何在一起。
设备可能被借用，也可能被遗忘在车里；路边的传感器可能捕捉到只是恰好路过的行人。即便设备与车辆的匹配完全准确，也无法证明某一天究竟是谁携带了该设备。
尽管如此，行为模式仍会引导警方的注意力。Leonardo表示，SignalTrace旨在提供侦查线索，而线索会影响警员申请调取哪些记录、对谁的行动展开进一步审查。当调查人员最终将某个姓名与特征挂钩时，此前基于推断形成的关联早已左右了整个调查方向。
《美国国家科学院院刊》上的一项研究揭示了关系推断的强大能力。研究人员追踪了94名参与者，通过手机记录蓝牙接近情况和通话模式，发现行为模式能够准确识别95%的双向确认友谊关系，其中工作以外及非工作时间的接近情况，在区分朋友与普通熟人方面发挥了重要作用。
SignalTrace采用的是不同的方法，目前也没有独立研究证明其具有类似的表现。但上述研究表明，反复的接近本身就能揭示社会关系。
这一点在抗议活动中尤为值得关注。某人可能仅仅因为其设备反复出现在被调查群体附近，就进入警方视野——这种推断源于其所处的社会关系，而非任何归咎于本人的具体行为。
SignalTrace所揭示的，是监控实践正在发生的更深层变化：调查人员或许不再需要从已知的人或车辆出发，而是可以从反复出现的行动与接近模式入手，再借助其他记录来识别与之相关的人。
这一区别至关重要，因为电子特征可以在不包含姓名的情况下实现身份识别。一部手机若长期与相同设备同时出现，可能在警方尚不知晓其归属之前，就已暴露了某种社会关系。
因此，SignalTrace提出了一个现行车牌识别规则尚未完全回答的问题：对于那些通过设备所产生的行为模式与社会关联来间接识别个人身份的系统，法律应当如何规制？
妮可·M·贝内特是印第安纳大学地理学博士候选人，同时担任该校难民研究中心助理主任。
本文依据知识共享许可协议转载自The Conversation。
Q&A
Q1：SignalTrace是什么系统，它是如何工作的？
A：SignalTrace是安全公司Leonardo推出的监控系统，设计用于配合自动车牌识别设备使用。它通过传感器采集附近设备（如手机、智能手表）广播的蓝牙或射频信号，识别频繁同行的设备组合，并将这些电子特征与车牌记录及位置信息相关联，从而在不知道车牌号的情况下，通过行为模式进行检索和追踪。
Q2：SignalTrace会侵犯个人隐私吗？
A：存在较大争议。Leonardo声称系统不识别个人身份，仅采集匿名电子特征。但研究表明，仅凭四个时间与地点数据点就能识别95%的人，反复出现的行动轨迹足以使匿名记录具有高度辨识性。美国最高法院也在相关判决中认定，获取位置数据构成第四修正案意义上的搜查，即便是短期监控也可能揭示个人的政治立场和社会关系。
Q3：SignalTrace目前在哪里部署使用？
A：SignalTrace目前已完成测试并进入市场，但尚未成为普遍的警务实践。有报告显示，部分设备已安装于马里兰州奥克森山，其前身技术也出现在纽约州官方合同价目表上。
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