L'intelligenza informatica raramente si evolve attraverso il consenso. La vera trasformazione inizia ai margini - tra gli analisti che riconoscono silenziosamente le limitazioni dei loro strumenti, o all'interno di piccoli team di ingegneria che vedono le linee di guasto molto prima che il resto del settore annunci. Per anni, quei insider hanno capito una verità che il mondo OSINT sembrava rifiutato di affrontare: gli individui che presentano i maggiori rischi a lungo termine non si rivelano quasi mai attraverso i segnali espliciti. Non trasmettono. Fluttuano lentamente. Subtilamente. La vera "signatura" del rischio emergente non è una parola chiave o un post di bandiera, ma la graduale erosione della coerenza all'interno del comportamento digitale di qualcuno. Questo drift a lungo Uno dei tentativi più convincenti per industrializzare questa idea proviene da una piccola società di due anni che opera tra Tel Aviv e Londra: RealEye.ai. In carta, RealEye sembra troppo presto, troppo magro e troppo sottofinanziato per minacciare i venditori legati. Tuttavia, strutturalmente, la sua traiettoria riflette un modello che i veterani dell'intelligence conoscono bene. Prima che Palantir diventasse uno strumento geopolitico, era un outsider contrario - nato all'interno della comunità dell'intelligence, sostenuto da un braccio di innovazione collegato al governo, ignorato dai mercati, abbracciato in silenzio dagli analisti. RealEye non è Palantir. Ma l'architettura di riming è inconfondibile: un'origine intelligence-nativa, Dove RealEye si differenzia notevolmente dai fornitori OSINT tradizionali è nel suo rifiuto della sorveglianza come fondamento della moderna rilevazione delle minacce. I sistemi tradizionali ancora assumono il rischio si rivela in artefatti espliciti – post sospetti, anomalie di metadati, parole chiave segnalate. Ma il paesaggio di minaccia moderno non si comporta in questo modo. Gli individui con l'intenzione di adattarsi, sanitizzare, camuflare e imitare la normalità. I loro segnali non appaiono in titoli ma in micro-pattern: oscillazione emotiva, tono ideologico rigidificante, contraddizione narrativa, cambiamenti nella cadenza della visione del mondo. Questi segnali morbidi raramente trigger leg detector, ma sono i primi Kevin Cohen, CEO e fondatore di RealEye, esprime il cambiamento di paradigma con una chiarezza che funziona quasi come una tesi per la prossima era dell'intelligenza: “Surveillance shows you what a person did. Soft-signal intelligence shows you who they’re becoming. That difference is everything.” Fortress non si preoccupa del volume dei post di un utente. si preoccupa della direzione della loro identità - come la loro visione del mondo, il temperamento, l'ideologia e il comportamento emotivo cambiano nel corso di mesi o anni. Per operare questo, RealEye ha costruito SAMS – Semi-Active Monitoring Systems. Invece di strappare tutto continuamente e sovraffollare gli analisti, SAMS rimane dormiente a meno che una persona non comincia a sfuggire dalla linea di base. La maggior parte delle identità digitali rimangono stabili; quelle che non lasciano tracce deboli ma misurabili. Quando i modelli emotivi, linguistici o ideologici di una persona iniziano a cambiare, SAMS si attiva non per raccogliere di più, ma per interpretare più profondamente. Cohen delinea brevemente la disfunzione nell'attuale ecosistema dell'intelligenza: “Agencies aren’t drowning in threat; they’re drowning in noise. The real crisis isn’t data shortage — it’s meaning shortage.” Questo significato si trova nella traiettoria dell’identità – non in posizioni isolate. E quella traiettoria si manifesta attraverso sentimenti, linguaggio, visione del mondo e persino il rapporto della persona con gli eventi geopolitici. I segnali morbidi superano quando gli individui riinterpretano il mondo che li circonda: cambiano il tono verso attori politici, conflitti, movimenti ideologici o eventi polarizzanti. Fortezza monitora questi cambiamenti con la stessa precisione che si applica alla cadenza linguistica o alla volatilità emotiva. Il sistema esamina come gli atteggiamenti di una persona nei confronti delle tensioni geopolitiche si evolvono – se il loro quadro morale si indurisce, se la simpatia verso determinate fazioni si intensifica, se i commenti sui conflitti diventano più assoluti, o se I segnali morbidi si rivelano anche attraverso affiliazioni e associazioni – la società digitale che una persona detiene, gli ecosistemi ideologici verso cui si dirigono, le comunità che iniziano ad orbitare. Fortezza legge l’affiliazione come una costruzione dinamica, mappando come gli individui si riposizionano all’interno di reti, movimenti o gruppi ideologici. Gli identificatori duri, al contrario, sono triviali da mascherare. I dispositivi possono essere ruotati. I metadati sono falsificati. Le VPN sono abusate. Le storie sono disinfettate. Ma l'identità scorre attraverso la narrazione, il tono e il sentimento. La fortezza è progettata per rilevare le crepe prima del crollo. L'uso di grandi modelli linguistici da parte di RealEye è fondamentalmente diverso dal paradigma del chatbot della Silicon Valley. Fortress utilizza i LLM come lettori analitici, non come strati di conversazione. Il sistema istruisce il modello a confrontare chi una persona sembra essere oggi con chi era mesi o anni fa - esplorando incoerenze, deviazioni emotive, cambiamenti ideologici. Non è addestrato su testo internet generico, ma sull'euuristica dell'intelligenza. Il risultato assomiglia all'inizio di una breve analisi, non a una scansione temporizzata. Questa chiarezza interpretativa è esattamente ciò che le unità di sicurezza nazionale mancano oggi.La raccolta è abbondante; la comprensione è scarsa.Le unità di intelligence non hanno bisogno di più dati - hanno bisogno di strumenti in grado di identificare quali individui sono silenziosamente tendenziati in traiettorie ad alto rischio. Cohen distilla la verità dell'intelligenza al centro della tesi di RealEye: “People can hide metadata, rotate devices, delete posts. But they can’t hide narrative drift. Identity cracks before it collapses, and that crack is what Fortress is built to detect.” Questa linea cattura l’essenza dell’intelligenza del segnale morbido: l’intenzione si rivela nella narrazione prima di rivelarsi in azione. Il modello di adozione iniziale di RealEye rafforza il parallelo di Palantir – non in scala, ma in sequenza. La società è emersa all’interno della comunità di intelligence, non del mondo delle start-up. La sua prima trazione è stata con le agenzie governative. Il suo primo finanziamento è venuto da un programma di innovazione affiliato statale incentrato sulle capacità di sicurezza nazionale. Questa è esattamente la fase che Palantir ha occupato una volta – pre-scala, pre-commerciale, risolvendo i problemi dei fornitori ereditari ignorati. La questione è già in discussione. recenti – “Robots to AI: The Technology Behind Trump’s Plan to Seal the Southern Border” – ha esaminato la nuova generazione di tecnologie di sicurezza nazionale e ha riferito al crescente ruolo di RealEye nella valutazione del comportamento a lungo termine e nella rilevazione delle minacce transnazionali. La ricerca del New York Post Cohen è chiaro sullo stadio di RealEye: “We’re not trying to imitate Palantir’s scale. We’re playing the stage before scale exists — the stage where clarity beats volume and precision outperforms brute force.” L'intelligenza dei segnali molli non è una categoria di prodotto, è una riorientamento della disciplina. sostiene che gli indicatori di rischio decisivi del prossimo decennio provengono dall'evoluzione dell'identità, dal drift ideologico, dal riallineamento della rete, dagli archi di sentimento e dai cambiamenti della visione del mondo - non dalla scansione più profonda o dalla sorveglianza più aggressiva. Si allinea con le restrizioni democratiche: Fortress non intromette mai nei dati privati, non hacca mai, non intercetta mai. 
 
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Il prossimo Palantir potrebbe accendere a Tel Aviv - costruito su intelligenza del segnale morbido, non sulla sorveglianza

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