編按：本文綜合整理自 Ars Technica 報導、The Conversation 原文、EFF 2025 年度回顧 與 The Drive 第一手調查，並加入 Siami 編輯部觀點與分析。
想像一個普通的上班日：你和同事共乘一輛車經過路口。一台自動車牌辨識（ALPR）攝影機拍下車牌，把車與登記車主連結起來；緊接著旁邊另一顆感測器接收你手機、手錶、耳機不斷對外廣播的無線訊號。經過幾次重複，軟體開始把這些訊號視為與該車輛「綁定」的一套電子簽名。
幾週後，這組訊號之一出現在另一輛與某案件有關的車子旁。訊號本身不含你的名字，但因為它曾被連結到一個已知的車輛，這層歷史關聯本身就給了調查員一條新的線索。這就是美國國防承包商 Leonardo 推出的 SignalTrace——一個搭配 ALPR 使用的「進階訊號情報」系統。
從「追車」升級到「追人」
SignalTrace 的設計目的不是取代車牌辨識，而是補上一層：它會辨識那些「固定一起移動」的消費電子裝置群，把這群裝置的電子簽名與車牌紀錄、時間戳地點綁在一起。當調查員手上沒有車牌時，仍能透過這套訊號模式搜尋。
這個概念來自一項專利：目標可能是人也可能是車；可搜尋的簽名能與視覺識別碼相互關聯，用來跨地點追蹤同一目標。Leonardo 的產品頁面寫得很直接——「即使沒看到車牌，也能辨識車輛」；另一份產品說明書則說，技術能透過裝置組合「協助辨識嫌疑人」。
SignalTrace 並非全新發明，其前身技術已出現在紐約州官方合約報價單上，SignalTrace 本身則已在馬里蘭州奧克森丘（Oxon Hill）等地安裝數台。不過這項能力仍處於「已被測試與行銷、但尚未成為警方常規作業」的階段。
「不辨識人」的說法，站得住腳嗎？
Leonardo 在新版產品說明書中強調 SignalTrace「不辨識人」，只蒐集電子簽名。這些訊號本身不會揭露身分，輸出結果仍須透過傳統調查手段交叉確認。然而，這套說法依賴的是一種狹隘的身分定義。
美國國家標準技術研究院（NIST）對「個人可辨識資訊」的定義包含「任何能單獨或與其他資料結合後辨識、追溯個人身分的資料」。換言之，只要資料能把你從人群中挑出來、並追蹤你一段時間，就算沒有名字，仍屬個資。
行動數據研究已經把這層風險量化。《Scientific Reports》一項研究分析 150 萬人、為期 15 個月的軌跡資料發現：只要 4 個時間與地點的點位，就足以在資料集中唯一辨識 95% 的人。SignalTrace 的設計目標正是把這類「無名模式」長期保存、交叉比對。
第四修正案擋得住嗎？
最高法院在《Carpenter v. United States》已經認定，個人對手機位置紀錄擁有合理的隱私期待。2026 年 6 月的《Chatrie v. United States》更進一步明確：取得匿名化的位置資料本身，就構成第四修正案意義下的搜索。當時警方調閱銀行搶案附近的匿名位置紀錄，再依據移動模式縮減清單、取得用戶姓名，被裁定違憲。
SignalTrace 在技術細節上與 Chatrie 不同——它偵測的是裝置主動廣播的訊號，而非電信業者保存的歷史位置紀錄。但兩者提出的根本問題相同：當警方從未被辨識的裝置出發，透過其移動軌跡決定誰可能與某事件或某人有關時，第四修正案應如何適用？
為什麼這件事重要
這不是單一產品的故事，而是美國監控實務的結構性轉變。過去的調查通常從「已知的人或車」開始，現在則可能從「反覆出現的移動與鄰近模式」開始，再用其他紀錄把名字接上來。
幾個值得注意的層面：
- 技術門檻消失：手機 BLE、Wi-Fi 探測、RFID、Apple AirTag、汽車胎壓感測器都在持續對外廣播；要在路邊同時收集這些訊號，硬體成本遠低於過去。
- 法律真空：ALPR 是依「對公共道路上車牌沒有隱私期待」的 1979 年判例（United States v. Knotts）運作，但該判例沒有預見智慧型手機時代；SignalTrace 走的是同一條法律灰色地帶。
- 從車到人的跳躍：原本只記錄「車在哪裡被看到」，現在能推論「誰可能在車裡、和誰在一起、出現在什麼場合」。當調查對象是參與示威的群眾、就醫者、或單純的共乘鄰居，誤判的代價不只是錯誤偵查，更是寒蟬效應。
EFF 在 2025 年度回顧中直言：「Flock Safety 的監控基礎建設不是中性的公共安全工具，它是一套放大種族歧視執法、威脅生育權、並對憲法保護的言論形成寒蟬效應的系統。」The Drive 的記者則親身經歷被錯誤標註的案例，顯示這類系統在缺乏司法監督時的具體代價。
數據解讀與質疑
幾個必須直說的質疑點：
- 「不讀取內容」不等於「不侵犯隱私」：Leonardo 強調它不解密裝置通訊，但《Captain Compliance》等評論指出，現代隱私法的核心已經從「訊息內容」轉向「行為模式與社會關係圖」。SignalTrace 蒐集的正是後者。
- 「只建立線索」的下游效應：Leonardo 說 SignalTrace 是設計來「develop leads」。但實務上，「線索」會直接決定後續調閱哪些紀錄、對誰的移動軌跡做更深入監看。等名字被接上時，推論的關聯早已形塑整個偵查方向。
- 部署規模被低估：404 Media 取得產品資料並報導後，外界才開始拼湊 SignalTrace 的實際規模。馬里蘭州 Oxon Hill 已安裝數台，但全國 ALPR 既有裝置超過上萬具，Leonardo 隨時可把升級模組鋪進既有機房。
- 社會關係推論的科學基礎：PNAS 一項小型研究追蹤 94 位受試者的 BLE 鄰近與通話模式，發現行為模式能以 95% 準確率分類雙向回報的友誼。雖然 SignalTrace 使用不同方法、也沒有獨立研究證實同等效能，但這說明「反覆鄰近」確實能揭示社會連結——這在示威場合、共乘鄰居、家庭場景中都是高度敏感的推論依據。
後續值得追蹤
- 美國公民自由聯盟（ACLU）與 EFF 是否會對 SignalTrace 提起 FOIA 或訴訟。
- 各州是否啟動《電子通訊隱私法》（ECPA）或州層級的 ALPR 保留期限立法。
- 2026 年下半年是否有地方政府正式表決是否導入 Leonardo 系統（馬里蘭州、紐約州都是觀察指標）。
名詞說明：ALPR（Automatic License Plate Reader）= 自動車牌辨識系統；BLE（Bluetooth Low Energy）= 低功耗藍牙，多數現代手機與穿戴裝置的常駐廣播訊號；第四修正案（Fourth Amendment）= 美國憲法中保障人民免於不合理搜索與扣押的條文。
編按：本篇改寫自 The Conversation 學術分析與 Ars Technica 報導，並引用 EFF、The Drive、Captain Compliance、Military.com 等獨立調查。所有引用數據與判例皆可於文末連結查證。
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