Telegram RegisterThe public register of Telegram
Telegram profile photo for Specific Guard گارد ویژه

Channel

Specific Guard گارد ویژه

@SpecificGuard

On this record: Growth · Engagement · What this channel posts · Reactions · Posts · Telegram's recommendations · Cite this entry

585subscribers

-1 since we began measuring on 5 September 2026

Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.

Register entry

Telegram ID-1001453770290
TypeChannel
Username@SpecificGuard
CreatedBetween 1 April 2019 and 31 October 2021 — estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated.
First recorded5 September 2026
Last confirmed live8 September 2026
Measurements held3
Confirmed unchanged1 time, most recently 8 September 2026
On Telegramt.me/SpecificGuard

Growth

585586585.55 September 2026 — 586 subscribers5 September 2026 — 586 subscribers8 September 2026 — 585 subscribers5 September 20268 September 2026
3 measurements spanning 3 days, net -1. Dots are measurements; the straight line between them is drawn to join them, not to claim we know the path taken in between — snapshots are recorded only when a count changes, so gaps mean “no change observed”, never “interpolated”. The vertical axis spans 585–586 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)SubscribersChange
8 Sept 2026, 15:21585-1
5 Sept 2026, 17:23586no change
5 Sept 2026, 16:47586first reading

Engagement

20 posts held, back to 17 July 2026the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 1 page of Telegram’s post history, 20 posts per page.

ERR · 30 days
32.1%
avg views ÷ 585 subscribers
Avg views / post
188
7 posts measured
Reaction rate
4.71%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
7
of 20 held

ERR is average views per post over the last 30 days divided by subscribers, the definition TGStat uses, so this figure is comparable with the one you will see elsewhere. It falls structurally as a channel grows: a high ERR on a small channel and a low one on a large channel describe reach mathematics, not quality. We publish the figure and the sample it came from and pass no verdict on it.

ER is defined industry-wide as (forwards + reactions + comments) ÷ views — note the denominator is views, not subscribers. Telegram’s public web preview carries views and reactions but not forward or comment counts, so the reaction rate above is the reactions term only and is therefore a floor: the true ER for this channel is higher by an amount we have not measured and will not estimate.

What these figures were computed from
WindowRolling 30 days · latest post in window 31 August 2026
Posts held20 (17 July 202631 August 2026)
Views total1,315
Reactions total62
Forwards / commentsnot exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken5 Sept 2026, 17:23 UTC

Views are a single reading per post, taken at the time above. A post published in the last day or two is still accumulating views, which pulls the 30-day average down slightly. That is a property of the standard definition rather than a fault in it, so we keep the definition rather than “correcting” the number into something nobody can reproduce.

Precision. Telegram publishes view counts on its public widget in short form — 8.12K, 3.7M — so any reading at or above 1,000 reaches us rounded to three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. Averages and rates derived from them are shown to the same precision rather than to the unit: a figure like 3,701,250 would assert digits nobody measured.

Reaction counts are published per emoji and rounded the same way, so a total below 1,000 is exact and a larger one is a sum that may carry a rounded component from each emoji above 1,000. Because it is a sum, it does not look rounded — read a large reaction total as three significant figures per contributing emoji rather than as the figure it prints.

What this channel posts

Video runtime
1m 28s
Average length
22s

Measured directly from 4 videos with a duration reading, out of the posts we hold for this channel — not this channel’s whole posting history, only the sample this register has actually read. An exact reading to the second, taken from the post itself rather than from Telegram’s own rounded chrome, so it carries no mark.

Reaction mix

197 reactions across 20 posts, in 9 distinct kinds. The most used accounts for 61.4% of them.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
ReactionCountShareShare, drawn
12161.4%
👍2814.2%
🤣178.63%
🔥115.58%
😁84.06%
🤔73.55%
💯21.02%
🤯21.02%
😱10.508%

No sentiment is inferred, and none should be read in. This table is ordered by count and by nothing else. Emoji do not carry stable meaning across languages or communities — 🙏 is thanks in one channel and mourning in another — so we publish which ones were pressed and how often, and pass no judgement on what an audience meant by them.

Precision. Telegram publishes reaction counts per emoji and short-forms each one — 4.34K, 1.2M — so any single kind at or above 1,000 reaches us at three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. The shares above are ratios of those figures and carry the same error. This is also why the total here can differ slightly from a reaction total printed elsewhere on the page: both are sums of the same rounded parts, taken over samples with different edges.

Coverage. Reactions were read on 20 of the 20 sampled posts in this sample. Summed by Telegram’s own count on each post — not by adding up the per-emoji breakdown above — those same posts carry 197 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.

Measured over the 20 most recent posts we hold, published 17 July 2026 to 31 August 2026, using the newest reading held for each. Telegram Stars are excluded: they are a payment, not a reaction, and they have their own section.

Recent posts

31 Aug 2026, 14:36 UTC102 views7 reactionsread 5 September 2026
Video

Video, posted without a caption

5🤯1😱1

30 Aug 2026, 16:33 UTC120 views9 reactionsread 5 September 2026
Photo

چین در حال ساخت نسل تازه‌ای از جنگ‌افزارهاست: سگ‌های رباتیک مسلح، پهپادهای گروهی، خودروهای بدون سرنشین و سامانه‌هایی که با هوش مصنوعی به یکدیگر متصل می‌شوند. اما خطر واقعی فقط رباتی نیست که سلاح حمل می‌کند. خطر اصلی، شبکه‌ای است که می‌تواند صدها ماشین را هم‌زمان هدایت کند، اطلاعات میدان را تحلیل کند و هدف احتمالی را به اپراتور پیشنهاد دهد. در این ویدئو بررسی می‌کنیم که ارتش رباتیک چین چقدر واقعی است، ازدحام پهپادی چ

7👍1🤯1

28 Aug 2026, 17:28 UTC149 views8 reactionsread 5 September 2026
Photo

در قسمت سیزدهم «پرونده کتاب»، وارد فصل پنجم کتاب What Every Body Is Saying از Joe Navarro، مأمور سابق FBI، می‌شویم و این بار سراغ زبان بدن بازوها می‌رویم. چرا هنگام هیجان دست‌ها ناخودآگاه بالا می‌روند؟ چرا ترس می‌تواند حرکت بازوها را محدود کند؟ تفاوت یک بغل صمیمی با یک بغل از روی اجبار چیست؟ و چطور ناوارو زمانی در یک کتاب‌فروشی، از روی کاهش حرکات بازو به بعضی دزدان مشکوک می‌شد؟ https://youtu.be/nfL0BGhV4tA https://

5🔥2👍1

23 Aug 2026, 16:29 UTC207 views10 reactionsread 5 September 2026
Photo

بدافزارهای قدیمی با دستورهایی ثابت وارد سیستم می‌شدند. اما نسل تازه می‌تواند هنگام حمله به یک مدل هوش مصنوعی متصل شود، فرمان تازه بگیرد، محیط دستگاه را تحلیل کند و حتی برای تغییر کد خودش کمک بخواهد. https://youtu.be/rkeN9q1iOJg https://youtu.be/rkeN9q1iOJg https://youtu.be/rkeN9q1iOJg ——————————————————————— 📚کانال آموزشی گارد ویژه

8🔥2

20 Aug 2026, 16:05 UTC223 views10 reactionsread 5 September 2026
Photo

ممکن است هیچ حرفی نزنی، اما شانه‌هایت بالا بروند، بدنت جمع شود، نفست تغییر کند یا حتی نوع لباست پیامی بفرستد که خودت متوجه آن نیستی. در قسمت دوازدهم پرونده کتاب What Every Body Is Saying به پایان فصل چهارم می‌رسیم؛ جایی که جو ناوارو سراغ نشانه‌هایی می‌رود که در بالاتنه دیده می‌شوند. https://youtu.be/ZsjXx-YTXU8 https://youtu.be/ZsjXx-YTXU8 https://youtu.be/ZsjXx-YTXU8 ——————————————————————— 📚کانال آموزشی گارد ویژه

9🔥1

16 Aug 2026, 16:04 UTC271 views10 reactionsread 5 September 2026
Photo

تا اسم «هک» می‌آید، بیشتر ما به بدافزار، سرقت رمز عبور و نفوذ به سیستم فکر می‌کنیم. اما بعضی وقت‌ها هکر اصلاً نیازی ندارد چیزی را از تو بدزدد؛ شرایط را طوری می‌چیند که خودت اطلاعات، اعتماد یا حتی دسترسی لازم را در اختیارش قرار بدهی. اینجا پای واگذاری معکوس یا Reverse Social Engineering وسط می‌آید؛ یکی از روش‌های مهندسی اجتماعی که در آن مهاجم تلاش می‌کند خودش را به‌عنوان یک فرد قابل اعتماد یا راه‌حل یک مشکل معرفی کند

7👍3

13 Aug 2026, 16:32 UTC243 views8 reactionsread 5 September 2026
Photo

چرا وقتی از کسی یا چیزی خوشمان نمی‌آید، ناخودآگاه بدنمان را از آن دور می‌کنیم؟ چرا در یک گفت‌وگوی دوستانه ممکن است ناگهان تنه‌ی یک نفر عقب برود؟ دست‌به‌سینه شدن همیشه نشانه مخالفت است یا گاهی فقط راهی برای ایجاد احساس امنیت و آرامش است؟ در این قسمت سراغ مفهوم Ventral Denial و Ventral Fronting می‌رویم؛ یعنی اینکه چگونه بخش جلویی بدنمان را به افراد مورد اعتماد نزدیک می‌کنیم و در برابر افراد یا موقعیت‌های ناخوشایند، آن

6👍1🔥1

10 Aug 2026, 12:34 UTC304 views13 reactionsread 5 September 2026
Video

تا حالا دقت کردین چرا بعضی از مهم‌ترین آدم‌های حوزه هوش مصنوعی، درست وقتی به حساس‌ترین جایگاه‌ها می‌رسن تصمیم می‌گیرن از اونجا خارج بشن؟ این روزا بین محقق‌های هوش مصنوعی یه شوخی تلخ دست به دست میشه؛ میگن کارمندای عادی موقع استعفا از فرصت‌های جدید حرف می‌زنن، اما کسایی که از تیم‌های ایمنی هوش مصنوعی استعفا میدن، انگار دارن یه هشدار غیرمستقیم میدن: «تا می‌تونید کنار خانواده‌تون باشید.» جالب اینجاست که این شوخی، کم‌کم

🤔74👍2

9 Aug 2026, 16:32 UTC203 views10 reactionsread 5 September 2026
Photo

در این قسمت سراغ O.MG Cable Elite رفتیم؛ ابزاری که ظاهرش می‌تواند شبیه یک کابل معمولی باشد، اما پشت این ظاهر ساده قابلیت‌هایی مثل Keystroke Injection، Hardware Keylogger، Wi-Fi Control، HIDX StealthLink، Encrypted C2، Geo-Fencing و Self-Destruct قرار گرفته‌اند. ماجرا فقط خود O.MG نیست. سؤال مهم‌تر این است که چرا کامپیوترهای ما به وسایلی مثل کیبورد، کابل و USB اعتماد می‌کنند و یک تیم Red Team چطور از همین اعتماد برای

5👍3🔥2

7 Aug 2026, 16:31 UTC236 views7 reactionsread 5 September 2026
Photo

یک سؤال ساده مطرح می‌شود و ناگهان حرکت پای فرد تغییر می‌کند. برای یک آدم معمولی شاید هیچ اتفاقی نیفتاده باشد، اما برای جو ناوارو، مأمور سابق FBI، همین تغییر می‌تواند نقطه‌ای باشد که باید بیشتر روی آن تمرکز کرد. در قسمت دهم «پرونده کتاب زبان بدن» از صفحه ۷۱ تا پایان فصل سوم کتاب What Every Body Is Saying جلو می‌رویم؛ بخشی پر از مثال‌های واقعی که زبان بدن را از یک بحث تئوری خارج می‌کند. از رفتار پاها در روابط و تکنیک

6👍1

2 Aug 2026, 16:32 UTC278 views10 reactionsread 5 September 2026
Photo

همه ما فکر می‌کنیم هکرها با کدنویسی، بدافزار یا آسیب‌پذیری‌های نرم‌افزاری به سیستم‌ها نفوذ می‌کنند. اما واقعیت این است که بسیاری از حملات موفق، خیلی قبل‌تر از نفوذ به کامپیوتر آغاز می‌شوند؛ جایی که هیچ فایروالی از آن محافظت نمی‌کند: ذهن انسان. در این قسمت با یکی از مهم‌ترین سوگیری‌های شناختی، یعنی سوگیری تأیید (Confirmation Bias) آشنا می‌شویم و بررسی می‌کنیم که چگونه هکرها، کلاهبرداران، مهندسان اجتماعی و حتی عملیات

8🔥2

Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @SpecificGuard. View and reaction counts are the latest single reading for each post, not a live figure, and a recent post is still accumulating both. A view count marked was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints views in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈1,200,000 means somewhere between 1,150,000 and 1,249,999. Unmarked counts are exact. Text is reproduced from the public post preview and truncated for length.

Appears in Telegram’s recommendations for other channels

The reverse of the list above, and a different kind of signal. This does not require this channel to have ever been asked about directly — each row below is a channel we DID ask Telegram about, whose Telegram-generated list happened to include this one. A channel can appear here with an empty list above it, because being named by someone else’s query is independent of having been queried itself.

آچار فرانسه
@wrenchf · 32,015
Telegram ranks this channel #39 of 78 here — alongside 77 others — read 5 September 2026

This channel appears in 1 seed channel's Telegram-generated recommendation list in total. Each is Telegram’s list for THAT channel, not this one — see how this is measured.

Cite this entry

A live page changes as we take new readings, so a citation should name the measurement it is based on, not just the URL. The line below cites the subscriber count as measured 8 September 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.

“Specific Guard گارد ویژه” (@SpecificGuard), 585 subscribers as measured 8 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/SpecificGuard.

Full measurement history, CC BY 4.0. Every reading this register holds for this entry, not just the latest one, as a dated, downloadable record: CSV · JSON. Free to use with attribution to tgregister.com. Each file carries its own generation timestamp, which is the figure to cite for exactly when the data was retrieved.