Weak Signal Detection & Threat Profiling

La señal que se forma antes del incidente.

Una capa que detecta, correlaciona y contextualiza señales débiles en fuentes digitales públicas — para equipos de seguridad, inteligencia y protección institucional. No es otra plataforma de monitoreo. Es la infraestructura que escucha antes del ruido.

2.847 señales procesadas en las últimas 24h
UI · Consola operativaAPI · Stream de señalesMCP · Agentes nativos
UIConsola operativa
#8821amenaza velada · 3 fuentes
P1
#8819narrativa reputacional
débil
#8817filtración · 847 reg.
revisión
API/v1/signals/stream
// stream contextualizado { "signal": "#8821", "class": "veiled_threat", "conf": 0.87, "sources": 3, "corr": "E-7714" }
MCPagent · signal.subscribe
agent
¿Hay señales nuevas correlacionadas a E-7714 en las últimas 24h?
presage
3 señales correlacionadas. 1 escalada a P1. Confianza media 0,79.
En acción · en vivo01 / 05

Tú entregas un fragmento. La capa devuelve la escena entera.

Un post en una red pública. Solo, ruido. Presage expande ese fragmento en clase de riesgo, actores involucrados y el conjunto de señales que aún no hicieron ruido — reconectando lo que está disperso entre fuentes que nunca hablaron.

Demostración ilustrativa. Datos sintéticos con fines educativos.
Entrada
"...mañana va a
aprender a callar."
Fragmento textual capturado en un foro público, sin destinatario aparente y sin amenaza explícita.
Señal #8821 · Amenaza velada
resuelta en 3 capas · 4.2s
0.87
conf.
clase
Amenaza velada
capa
Comportamental
objetivo
E-7714
actor
A-3208
11
fuentes reconectadas
04
señales correlacionadas
01
señal P1 escalada
Sin la capa, cada una de estas señales pasaría sola en cualquier triaje. Juntas, forman la escena.
Ocho capas analíticas02 / 05

Las capas que vuelven una señal legible.

Cada señal pasa por múltiples capas analíticas trabajando en conjunto — inferencia, comportamiento, correlación, medios, fuentes. La composición es lo que transforma fragmento en escena.

Señal débil · variación léxica
0,87
Amenaza velada · alineación con objetivo
0,81
Comportamental · patrón de escalada
0,74
Correlación cross-source
0,62

Inferencia asistida por IA

Pipeline híbrido que combina reglas analíticas, modelos de lenguaje e inferencia contextual — cada señal puntuada, clasificada y ponderada automáticamente.

threshold

Inteligencia comportamental

Perfila actores de forma continua, exponiendo patrones de escalada frente a un baseline aprendido.

E-7714

Correlación contextual

Reconecta eventos, actores y contenidos entre fuentes — construyendo contexto, no alertas aisladas.

Foros Redes sociales Telegram CT logs Paste sites Image boards Archivos públicos Medios y prensa

Captura multi-fuente

Ingesta continua en fuentes digitales públicas, con monitoreo escalable y rastreo contextual.

imagen · IMG_4421.jpg
"...encuentro a las 22:00 en el lugar de siempre. traigan los documentos..."
↓ extraído y clasificado
comunicación velada0.74

Comprensión de medios

OCR y clasificación visual exponen señales escondidas en imágenes y contenido no estructurado.

P1
Amenaza velada
Conf. 0,87 · 2 fuentes
ahora
P2
Reputacional
Velocidad +42%
2m
P3
Match de filtración
847 registros
14m

Priorización operativa

Jerarquización automática por criticidad, contexto y patrones correlacionados.

Señales débiles412
Amenazas94
Acoso62
Otros47

Distribución por clase

Cobertura efectiva de las 9 clases operativas — una lectura inmediata del perfil de riesgo en el aire.

Tres clases · una capa03 / 05

Clases distintas. La misma fricción.

Amenaza, reputación, filtración — superficies que parecen desconectadas, salvo por el problema común: la señal existe, pero está dispersa, débil y fuera de contexto. Presage resuelve las tres de la misma manera.

Caso · 01amenaza velada

Lo que se forma antes de que la amenaza sea explícita.

"¿Estos posts aislados son el mismo patrón de escalada?"

Cada post pasa cualquier moderación. Presage mira el espacio entre ellos — variación léxica, alineación de ventana temporal, desvíos del baseline del actor. La señal velada emerge antes de que la amenaza se declare.

resultado
N posts dispersos → 1 patrón de escalada
Caso · 02reputación

La narrativa que se monta antes del daño público.

"¿Hay una narrativa coordinada formándose contra la entidad?"

Las menciones esparcidas son ruido de fondo. La capa cruza velocidad, semántica y topología de las fuentes — revelando cuándo el ruido dejó de ser orgánico y empezó a organizarse. Antes del pico de visibilidad.

resultado
Menciones dispersas → 1 narrativa coordinada
Caso · 03filtración

Los datos que ya circulan antes de que suene la alarma.

"¿Esta exposición es nueva o ya estaba circulando?"

Aparece un dump. La pregunta interesante no es "qué contiene" — es cuánto tiempo ya estuvo expuesto, en qué fuentes paralelas y qué más fue expuesto junto. La capa reconecta la filtración con el histórico que ya venía dibujando.

resultado
Dump aislado → 1 histórico de exposición
Señales aisladas rara vez explican lo que viene. El contexto, sí.
Principio operativoPresage
Weak Signal Detection & Threat Profiling
La capa04 / 05

Cuatro movimientos. No etapas.

Cambios de estado de la señal. Presage es la capa donde los fragmentos públicos se vuelven señales, contexto y prioridad — antes de que ocurra cualquier alerta.

MOV. 01

Captura

Las fuentes públicas distribuidas dejan de ser islas. Todo converge en una única capa de ingesta continua.

MOV. 02

Detección

Los fragmentos pasan a leerse como señales — léxicas, comportamentales, visuales — clasificadas y puntuadas en tiempo real.

MOV. 03

Correlación

Las señales distribuidas se reconocen — actores, objetivos, ventanas temporales, patrones que sólo existen vistos juntos.

MOV. 04

Entrega

La escena consolidada fluye hacia donde ocurre la operación — UI, API o agente vía MCP. Prioridad, no cola.

2.8k
señales procesadas en una ventana típica de 24h
promedio operativo
04 / 07
señales ya correlacionadas antes de volverse alerta
11
fuentes reconectadas, en promedio, por señal escalada
09
clases de riesgo cubiertas por la capa de detección
03
superficies de consumo: UI, API, MCP
Superficies · de consumo05 / 05

Una capa. Tres formas de acceder.

La misma infraestructura, tres superficies diseñadas para roles distintos — quien investiga, quien integra, quien orquesta.

UI

Consola operativa

Exploración visual de señales, actores y correlaciones en tiempo real. Cada señal abre la escena entera — no la notificación, la escena.

UIseñales activas · 24h
#8821amenaza velada · E-7714
P1
#8819narrativa · 47 menciones
P2
#8817filtración · 847 reg.
P3
Para quien investiga — analistas de inteligencia, fraude y protección institucional.
API

Stream operativo

Señales contextualizadas entregadas a pipelines, SIEMs y plataformas de riesgo vía REST y streaming. Tú te suscribes al stream, la capa entrega ya correlacionado.

POST/v1/signals/stream
// señal correlacionada { "signal": "#8821", "class": "veiled_threat", "priority": "P1", "conf": 0.87, "sources": 3, "correlated": ["#8819", "#8814"] }
Para quien construye — ingeniería de seguridad, plataformas internas, automatizaciones de riesgo.
MCP

Agentes nativos

Los agentes consumen la capa sin adaptador — basta apuntar a la infraestructura vía MCP. La escena ya está montada, lista para razonamiento autónomo.

MCPagent · signal.subscribe
agent
¿Alguna señal P1 nueva correlacionada a E-7714?
presage
Señal #8821 escalada. Amenaza velada, conf. 0,87, 3 fuentes, actor A-3208.
Para quien orquesta — sistemas autónomos, copilotos analíticos, automatización de respuesta.

La señal ya está en el aire. El contexto hay que construirlo.

Presage es la infraestructura donde los fragmentos públicos se vuelven señales, contexto y prioridad — antes de que tu operación necesite la respuesta.