Channel
@forensics_timcore
On this record: Growth · Engagement · What this channel posts · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry
100subscribers
+0 since we began measuring on 6 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
| Telegram ID | -1003797906196 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @forensics_timcore |
| Description | Форензика (компьютерная криминалистика, расследование киберпреступлений) - прикладная наука о раскрытии преступлений, связанных с компьютерной информацией, об исследовании цифровых доказательств. 🕵️♂️ |
| Created | Between 1 February 2026 and 23 April 2026— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 9 August 2026 |
| Last confirmed live | 9 August 2026 |
| Measurements held | 2 |
| On Telegram | t.me/forensics_timcore |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 9 Aug 2026, 10:45 | 100 | no change |
| 6 Aug 2026, 09:04 | 100 | first reading |
16 posts held, back to 23 April 2026 — the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 1 pageof Telegram’s post history, 20 posts per page.
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.
| Window | Rolling 30 days · latest post in window 22 July 2026 |
|---|---|
| Posts held | 16 (23 April 2026 – 22 July 2026) |
| Views total | 229 |
| Reactions total | — |
| Forwards / comments | not exposed by the public surface — not measured, not estimated |
| Readings taken | 9 Aug 2026, 10:45 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.
Lifetime counters from Telegram’s own channel header, read 9 August 2026 — not the date at the top of this page, which is when the subscriber count was last read. Below Telegram’s rounding threshold, so these counts are exact.
2 reactions across 2 posts, in 2 distinct kinds. The most used accounts for 50.0% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| ❤ | 1 | 50.0% | |
| 🤝 | 1 | 50.0% |
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 2 of the 16 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 2reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 16 most recent posts we hold, published 23 April 2026 to 22 July 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.
#osint OSINT через фотографии еды: как ресторанный нельзяграм выдаёт маршруты, связи и распорядок дня Привет, бро. Фотки еды – это не про еду, а про поведенческую телеметрию, завернутую в красивую тарелку. Один ресторанный нельзяграм легко сдает, где человек бывает, с кем ужинает, в какие часы живет и какие места считает “своими”. Подробнее: https://timforensics.ru/osint-cherez-fotografii-edy-kak-restorannyj-nelzy…
#osint OSINT в академической среде: как диссертации и научные публикации выдают секреты компаний Привет, бро. Академическая среда – это огромная дыра в корпоративной безопасности, через которую ежедневно утекают миллионы долларов интеллектуальной собственности. За время работы в форензике я насмотрелся, как компании тратят бюджеты на сложнейшие DLP-системы, а потом их ноу-хау сливается через безобидный реферат стаж…
#forensics #osint OSINT через некрологи и архивы ЗАГСа: мёртвые данные, которые живут вечно Привет, бро. Анализ некрологов и баз ЗАГСа – это мощнейший OSINT-вектор, позволяющий через умерших родственников собирать критические данные о живых людях. За свои годы в форензике я усвоил одно: мертвецы не умеют хранить секреты, поэтому лови жесткий мастер-класс по «некро-разведке» без лишней воды. Подробнее: https://timf…
#forensics Форензика зарядных станций EV: электромобиль – самый дорогой датчик местоположения Добро пожаловать в дивный новый мир, где твой экологичный электрокар за десятки миллионов рублей – это просто гигантский стукач на колесах. За мои годы в криминалистике я насмотрелся всякого, но зарядные станции – это настоящий подарок для тех, кто умеет искать цифровые следы. Давай разберем, как они работают и почему твой…
#forensics Цифровые следы в медицинских гаджетах: кардиостимуляторы, глюкометры и прочие шпионы в твоём теле Слушай, братан, твой кардиостимулятор знает о тебе больше, чем твой психотерапевт, а глюкометр может рассказать следователю, во сколько ты последний раз ел сладкое перед тем, как «внезапно» упасть с лестницы. Медицинские гаджеты давно перестали быть просто железками для поддержания жизни – это полноценные ци…
#forensics Форензика умных счётчиков: как ваш электросчётчик знает, когда вы дома Обычный старый счётчик просто крутил диск и раз в месяц выдавал цифру. Современный «умный» счётчик – это полноценный IoT-девайс, оснащённый радиомодулем, который по защищённым беспроводным каналам (через сотовую связь, Wi-Fi или LoRaWAN) гонит данные на серверы ресурсной компании. Он фиксирует энергопотребление с маниакальной детализа…
🔍 Как я нашёл мошенника по одному скриншоту переписки Недавно ко мне обратился клиент. История банальная - его обманули при покупке б/у ноутбука. Деньги ушли, продавец испарился. Полиция развела руками: «Пишите заявление, ждите». Классика. Клиент скинул мне скриншот переписки в Telegram и объявление с сайта. Казалось бы - анонимка, ничего нет. Но это только кажется. 😏 Вот что я сделал: 🧩 Шаг 1. Анализ объявления.…
❤1
#blog Сегодня день блогера. Я занимаюсь ведением блогов профессионально с 2017 года, и за все время набрал в узкоспециализированную нишу Кибербеза 80 000+ подписчиков, что позволило мне стать медийной личностью. Открываю безалкогольное шампанское, и завтра начинаю дальше делать контент. Все как обычно. :)
🇷🇺 С Днём России, белые шляпы! 12 июня — день, когда даже firewall опускает руки и пропускает тепло. 🔥 Желаю вам: только ответственного disclosure, bounty без потолка, и чтобы каждый ваш report помечался Critical. Ломайте системы — но только с разрешения. Это не правило, это стиль жизни. 😎 #ДеньРоссии #EthicalHacking #BugBounty
🚨 ФЛЭШ-АКЦИЯ | 25–27 МАЯ ВКЛЮЧИТЕЛЬНО Здравствуйте, дорогие друзья! 3 книги по OSINT, хакингу и форензике - за 2000 ₽ вместо 4500 ₽ Экономия 2500 рублей. Распродажа длится 3 дня. Потом - всё, цены вернутся. 💻 ЧТО ВХОДИТ В КОМПЛЕКТ: 📘 1. «Цифровой след: путеводитель начинающего кибердетектива» Стань тем, кто видит невидимое. Google Dorks, Wayback Machine, поиск по никнеймам через Sherlock и Maigret, обратный поиск…
#blog Форензика игровых читов: как вскрыть хакерский софт и найти его создателя Привет, бро. Садись поудобнее. Думаешь, создатели игровых читов – это какие-то неуловимые гении в худи из голливудских фильмов? Да щас. За годы в форензике и OSINT я насмотрелся на таких «мамкиных хакеров», и большинство из них оставляют за собой цифровых следов больше, чем пьяный слон в посудной лавке. Сегодня я проведу тебе мастер-кл…
#blog Банкоматы и POS-терминалы: цифровые следы в мире наличных и карт Многие наивно полагают, что использование наличных или клонированных карт обеспечивает железобетонную анонимность. Надел капюшон, снял кэш в темном переулке, купил кофе по чужому бесконтактному пластику – и концы в воду. Спешу разочаровать: в современном мире и банкоматы, и POS-терминалы – это параноидальные регистраторы, которые пишут каждый ва…
Showing the 12 most recent of 16 posts we hold for @forensics_timcore. 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 — 96,364 of 1,151,006entries 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.
Republished by
Channels on the register that have forwarded this channel's posts into their own feed.
Republishes
Channels on the register whose posts this channel has forwarded.
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.
Named by 7 registered channels — every channel on the register whose own posts have named this one, by its current username or any other username it currently holds, merged from two separately captured readings of the same fact so a namer caught by only one of them is not missed and a namer both caught is not counted twice. A username this channel has since dropped is not matched — that handle may belong to someone else now, and crediting today’s namer to yesterday’s owner would misattribute it.
Named by
Channels on the register whose posts name this channel's handle.
Names
Channels on the register whose handles appear in this channel's posts.
A mention is a weaker signal than a forward and is counted separately for that reason — naming a channel is not republishing it, and a handle in a post body is easy to place deliberately. The post counts beside each row below are distinct posts in which the handle appeared, from posts we have read on both sides — the “Named by N registered channels” figure above is a different count, of distinct NAMING CHANNELS rather than posts, and is not the sum of the rows under it.
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 9 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Форензика & OSINT” (@forensics_timcore), 100 subscribers as measured 9 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/forensics_timcore.
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.