Telegram RegisterThe public register of Telegram

Channel

DevSecOps Talks

@devsecops_weekly

On this record: Growth · Engagement · What this channel posts · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry

7,971subscribers

+9 since we began measuring on 6 August 2026

Risers and fallers across the register · movement among entries of 3,162–10,000.

Register entry

Telegram ID-1001336968975
TypeChannel
Username@devsecops_weekly
DescriptionРассказываем об актуальном в мире DevSecOps. Канал DevSecOps-команды "Инфосистемы Джет"
Created13 May 2020measured — cross-checked against a third-party dataset (TGDataset)
First recorded6 August 2026
Last confirmed live10 August 2026
Measurements held3
Confirmed unchanged1 time, most recently 10 August 2026
On Telegramt.me/devsecops_weekly

Growth

7,9627,9717,966.56 August 2026 — 7,962 subscribers7 August 2026 — 7,966 subscribers10 August 2026 — 7,971 subscribers6 August 202610 August 2026
3 measurements spanning 4 days, net +9. 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 7,961–7,972 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)SubscribersChange
10 Aug 2026, 15:317,971+5
7 Aug 2026, 06:437,966+4
6 Aug 2026, 13:177,962first reading

Engagement

24 posts held, back to 10 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 11 pagesof Telegram’s post history, 20 posts per page.

ERR · 30 days
22.0%
avg views ÷ 7,971 subscribers
Avg views / post
1,760
21 posts measured
Reaction rate
0.237%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
21
of 24 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. It is computed over the 19 of 21 measured posts that carry a reaction reading, and over those same posts' views.

What these figures were computed from
WindowRolling 30 days · latest post in window 12 August 2026
Posts held24 (10 July 202612 August 2026)
Views total36,874
Reactions total78
Forwards / commentsnot exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken12 Aug 2026, 16:57 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

Photos
96
Videos
1
Links
1,370

Lifetime counters from Telegram’s own channel header, read 12 August 2026 — not the date at the top of this page, which is when the subscriber count was last read. A count marked was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints these counters in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈142,000 means somewhere between 141,500 and 142,499.

Reaction mix

85 reactions across 20 posts, in 11 distinct kinds. The most used accounts for 50.6% of them.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
ReactionCountShareShare, drawn
4350.6%
👍2124.7%
🔥78.24%
🤔33.53%
🤡33.53%
🖕22.35%
😁22.35%
👎11.18%
👏11.18%
💯11.18%
🗿11.18%

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 21 of the 24 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 85reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.

Measured over the 24 most recent posts we hold, published 10 July 2026 to 12 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

12 Aug 2026, 04:23 UTC784 views2 reactionsread 12 August 2026

Drogonsec: комплексный анализ ПО Всем привет! Drogonsec – open-source сканер, который объединяет в себе сразу несколько типов анализа: Secrets, SAST и SCA. В результате работы формируется единый отчёт, в котором всё структурировано по типам практик. При желании их можно «включать» и «отключать». Secrets анализирует как текущую директорию, так и историю (при необходимости можно отключить) на наличие чувствительных

👍2

11 Aug 2026, 04:23 UTC≈1,140 views3 reactionsread 12 August 2026

XSS Laboratories Всем привет! XSS Laboratories – open-source проект, в котором неожиданно! собраны лабораторные работы, обучающие тому, что такое XSS и какие они бывают. Всего доступно 9 лабораторных: 🍭 Introduction to XSS Basics 🍭 Stored XSS Attacks 🍭 DOM-based XSS 🍭 Advanced XSS Techniques 🍭 Edit/View Functionality XSS и не только Итого – 5 Reflected, 3 Stored и 1 DOM XSS. Если нет желания запускать локально,

3

10 Aug 2026, 04:23 UTC≈1,240 views3 reactionsread 12 August 2026

Awesome: LLM4Cybersecurity Всем привет! Сегодня хотим рассказать вам про ещё одну Awesome-подборку. В ней собрана информация о возможных способах применения и возможностях LLM, применительно к информационной безопасности. Awesome разбит на разделы: 🍭 LLM Assisted Defense 🍭 Vulnerability Detection 🍭 Program/Vulnerability Repair 🍭 FUZZ 🍭 Insecure Code Generation и не только Для каждого раздела собраны ссылки на ре

👍21

7 Aug 2026, 04:23 UTC≈1,590 views4 reactionsread 12 August 2026

Deployah: «быстрый» deploy в Kubernetes Всем привет! Deployah – open-source утилита, которая упрощает процесс разворачивания приложений в кластере Kubernetes. «Внутри» она содержит всё необходимое: helm, kubectl, kind. За счёт этого требуется всего лишь создать небольшой конфигурационный файл – deployah.yaml, а дальше она сама сделает всё необходимое. Работает это примерно так: 🍭 Анализ конфигурации. Поиск ошибок

4

6 Aug 2026, 04:25 UTC≈1,520 views3 reactionsread 12 August 2026

Luxury Yacht: GUI для управления кластерами Kubernetes Всем привет! «Я попробовал разные GUI для Kubernetes, но не смог найти то, что нужно именно мне, поэтому сделал своё» - комментарий Автора о причине создания Luxury Yacht. Как и большинство подобных решений она позволяет: 🍭 Получать сводную информацию по кластеру (утилизация ресурсов, количество узлов, последние events, данные о ресурсах и т.д.) 🍭 Управление н

😁2🗿1

5 Aug 2026, 04:23 UTC≈1,590 views3 reactionsread 12 August 2026

OpenAnt: поиск Иб-дефектов в ПО с использованием LLM Всем привет! OpenAnt – ещё один представитель класса решений, которые используют LLM для того, чтобы искать ИБ-дефекты в ПО и сокращать количество «шума». Концепт аналогичный многим: на первом «этапе» он ищет потенциальные недоработки, на втором – пытается их эксплуатировать, а пересечение результатов этапов – то, на что стоит обратить внимание. Работает он при

2🖕1

4 Aug 2026, 04:26 UTC≈1,590 views0 reactionsread 12 August 2026

Nomos: контроль действий AI-агентов Всем привет! Использование AI-агентов постепенно становится общей практикой. При этом недоверие к ним всё равно остаётся – «а что если он сделает что-то не то?». Чтобы несколько повысить уровень безопасности при работе с ними можно посмотреть на open-source проект Nomos. Он представляет из себя нечто вроде «межсетевого экрана», который «стоит» между агентами и целевой системой.

3 Aug 2026, 04:23 UTC≈1,630 viewsread 12 August 2026

Создание OSS Kubernetes Console с MCP Всем привет! Решений, которые анализируют кластеры Kubernetes и запускаемые в них контейнеры на предмет ИБ-дефектов, очень много. Многие из них дают очень хорошие результаты. Нюанс в наличие контекста. Т.е. покажи не то, что «нашёл сканер», а то, «что это значит для моей инсталляции». И вот тут как раз возникает много вопросов. Например, как сделать из этого нескончаемого по

31 Jul 2026, 04:25 UTC≈1,870 views8 reactionsread 12 August 2026

VulnHunter: анализ исходного кода с AI-агентами Всем привет! Недавно команда Capital One передала свой проект – VulnHunter – в open-source. Согласно описанию, в отличие от «традиционных» SAST, полагающихся на определённые шаблоны/правила, VulnHunter «размышляет как злоумышленник», что возможно за счет использования AI. Он позволяет определять то, что на самом деле эксплуатируемо, анализирует пути атаки и предоста

6🤡2

30 Jul 2026, 04:23 UTC≈1,900 views4 reactionsread 12 August 2026

LLM Inference в Kubernetes Всем привет! Статья описывает опыт Автора, в которой он разворачивает LLM-модель локально, в своём кластере Kubernetes. Для этого он использует следующие технологии: vLLM, KEDA, GAIE, llm-d, Karpenter и не только. После небольшого взгляда на концептуальную архитектуру предлагаемого решения начинается самое интересное – реализация. Автор описывает разделы: 🍭 Использование Karpenter для

🔥2👏1🤡1

29 Jul 2026, 04:23 UTC≈1,710 views6 reactionsread 12 August 2026

AI-проекты для анализа ПО Всем привет! По ссылке можно найти статью от Semgrep, в которой команда сравнивает разные AI-проекты, которые помогают искать уязвимости в ПО. Всего рассматривается 3 «типа»: 🍭 Skill Boosting. Добавление skills к LLM, чтобы они «рассуждали», как исследователь безопасности ПО при его анализе 🍭 SAST с LLM. Использование результатов работы SAST «на вход» LLM для дальнейшей работы 🍭 Генерация

5👎1

28 Jul 2026, 04:17 UTC≈1,790 views3 reactionsread 12 August 2026

Безопасная разработка: Rust Всем привет! Мы неоднократно писали про материалы от Trail of Bits и их Security Handbook. Ресурс продолжает развиваться и недавно команда выпустила раздел, посвященный безопасности Rust. Он содержит разделы: 🍭 Security Overview. Общая информация о нюансах безопасности, характерных для Rust 🍭 Dynamic Analysis. Набор рекомендаций, как осуществлять динамический анализ, какие утилиты испо

3

Showing the 12 most recent of 24 posts we hold for @devsecops_weekly. 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.

Citation-graph rank

Citation-graph rank — 360,244 of 1,160,990entries in the measured graph. A weighted position computed from the forward and mention edges below — republished posts weigh more than named mentions — and recomputed periodically, over the whole graph. Published only as this ordinal position, never as a score: a position is a fact, and a score printed beside one channel’s name would read as a verdict this register does not make. The two counts beneath stay separate for the same reason mentions are never summed with forwards anywhere else on this page — a named-by count costs nothing to manufacture. The top 100 by this measure, or how it is computed.

Forward network

Built only from forwarded posts we have actually read, on both sides. Coverage is early and deliberately incomplete: a missing link means we have not read the post that would prove it, never that the relationship does not exist. Counts are distinct forwarded posts observed, so they only ever go up as we read more.

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 10 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.

“DevSecOps Talks” (@devsecops_weekly), 7,971 subscribers as measured 10 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/devsecops_weekly.

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.