Telegram RegisterThe public register of Telegram

Channel

Security samurAI

@secsamurai

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

112subscribers

+2 since we began measuring on 6 August 2026

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

Register entry

Telegram ID-1003570351225
TypeChannel
Username@secsamurai
DescriptionПро информационную безопасность в эпоху искусственного интеллекта (AI Security) Присоединяйтесь! Автор: @Agalas P.S.: мнение автора === мнение автора (может отличаться от мнения компании)
CreatedBetween 1 December 2025 and 2 March 2026— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated.
First recorded9 August 2026
Last confirmed live9 August 2026
Measurements held3
On Telegramt.me/secsamurai

Growth

1101121116 August 2026 — 110 subscribers6 August 2026 — 112 subscribers9 August 2026 — 112 subscribers6 August 20269 August 2026
3 measurements spanning 3 days, net +2. 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 110–112 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)SubscribersChange
9 Aug 2026, 06:31112no change
6 Aug 2026, 19:55112+2
6 Aug 2026, 08:38110first reading

Engagement

20 posts held, back to 2 March 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 pageof Telegram’s post history, 20 posts per page.

ERR · 30 days
325.5%
avg views ÷ 112 subscribers
Avg views / post
365
5 posts measured
Reaction rate
1.65%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
5
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 1 August 2026
Posts held20 (2 March 20261 August 2026)
Views total1,823
Reactions total30
Forwards / commentsnot exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken9 Aug 2026, 06:31 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
28
Links
28

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.

Reaction mix

133 reactions across 20 posts, in 8 distinct kinds. The most used accounts for 37.6% of them.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
ReactionCountShareShare, drawn
🔥5037.6%
4231.6%
👍1410.5%
❤‍🔥86.02%
😁64.51%
🥰64.51%
🤔53.76%
🤯21.50%

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 133reactions 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 2 March 2026 to 1 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

1 Aug 2026, 15:33 UTC73 views2 reactionsread 9 August 2026
Photo

CyberGym, или как мы снова ведемся на маркетинг Одним из главных бенчмарков для оценки AI-систем в кибербезопасности сегодня стал CyberGym. Так, например, Microsoft заявляет, что ее система поиска уязвимостей MDASH достигла 96%. А агент Atlas от Wiz держит первое место в публичном лидерборде данного бенчмарка с результатом 90,9%. Казалось бы, агентские системы уже почти идеально справляются с задачами поиска уязвим

👍2

30 Jul 2026, 08:19 UTC85 views10 reactionsread 9 August 2026
Photo

Попали в программу OFFZONE 2026 с докладом про пайплайн проверок безопасности агентских скиллов. Вместе со мной будет выступать Руслан (@Su9r3m3). Можете заодно подписаться на его канал AI Sec Notes. Приходите послушать :)

🔥10

26 Jul 2026, 20:21 UTC≈1,420 views8 reactionsread 9 August 2026
Photo

Суверенные и национальные модели ИИ 26 июля Владимир Путин подписал закон «О поддержке развития технологий искусственного интеллекта в Российской Федерации». Документ регулирует разработку и применение моделей ИИ, вводит специальные статусы и закрепляет базовые требования к их безопасности. Основные нормы относятся к «большим фундаментальным моделям» — моделям от 1 млрд параметров. В первую очередь под это определе

😁6🔥2

25 Jul 2026, 10:21 UTC113 views6 reactionsread 9 August 2026
Photo

Адаптирующийся бенчмарк Недавно наткнулся на исследование Adaptive Adversaries: A Multi-Turn, Multi-LLM Benchmark for LLM Agent Security, авторы которого предлагают нестандартный подход к оценке безопасности AI-систем. Вместо фиксированного набора заранее подготовленных атак они используют отдельную attacker-модель, которая в процессе тестирования может менять стратегию в зависимости от ответов тестируемой модели.

3🔥3

18 Jul 2026, 21:01 UTC132 views4 reactionsread 9 August 2026
Photo

Принцип минимальных привилегий для AI-агентов Недавно наткнулся на материал Microsoft именно с таким названием. Ниже — три ключевых компонента, которые я выделил, и мои мысли об их практической реализации: ▸ Отдельная identity для агента У каждого агента должен быть управляемый жизненный цикл: 1. Identity создается при подключении агента к инфраструктуре компании. 2. Identity используется для управления правами

4

7 Jul 2026, 14:27 UTC172 views5 reactionsread 9 August 2026
Photo

CubeSandbox — sandbox для AI-агентов CubeSandbox — решение Tencent Cloud, которое помогает ответить на вопрос: как изолировать агентные процессы без заметной потери в производительности. Отличительные особенности CubeSandbox: ▸ MicroVM + snapshot-based runtime Вместо контейнера код агентов запускается внутри MicroVM через KVM. Этот подход дает отдельное guest-ядро для sandbox, а для ускорения запуска используются

🔥5

6 Jul 2026, 18:12 UTC139 views5 reactionsread 9 August 2026
Photo

Безопасность скилла начинается до его запуска Помимо всем известных рисков при использовании скиллов, проблемы безопасности могут возникать еще раньше — на этапе выбора скилла. В большинстве агентских клиентов выбор скиллов работает так: ▸ В SKILL.md каждого скилла обычно есть YAML frontmatter-шапка с полями, такими как name и description (полный список полей для Claude Code) ▸ В системный промпт вашей задачи поп

🔥5

30 Jun 2026, 19:06 UTC145 views5 reactionsread 9 August 2026
Photo

Агент в кармане — дыра в инфраструктуре? Почти одновременно Cursor и OpenClaw представили мобильные приложения, через которые можно запускать и контролировать агентов ([анонс Cursor] и [реддит Openclaw]). Идея простая — буквально "agents in your pocket". Для личных задач безусловно выглядит очень удобно: можно продолжать решать разные задачки с помощью агентов в метро или даже на парковке в ванной. Однако когда та

5

26 Jun 2026, 14:05 UTC141 views1 reactionsread 9 August 2026
Photo

Агентская identity в Claude Tag На днях Anthropic показали Claude Tag — новый способ взаимодействия с Claude в Slack. Теперь его можно добавить в рабочие каналы, упоминать через @Claude и ставить задачи прямо внутри командных обсуждений. На первый взгляд это просто более удобный интерфейс к агенту. Но с точки зрения безопасности появляется ключевой вопрос: какие права такой агент получает внутри корпоративной инфра

👍1

23 Jun 2026, 14:02 UTC233 views4 reactionsread 9 August 2026
Photo

Опасные композиции безопасных скиллов При текущих темпах развития агентов человеческих ресурсов не хватит на ручной аудит безопасности каждого нового скилла. Поэтому все чаще появляются автоматизированные проверки, которые анализируют содержимое скиллов и оценивают связанные с ними риски. Примером такого инструмента является SkillSpector. Однако безопасность одного скилла не гарантирует безопасность всей системы, в

4

21 Jun 2026, 08:30 UTC297 views5 reactionsread 9 August 2026
Photo

Безопасность AI-агентов начинается с Observability Одним из направлений при построении защищенных систем является Observability (или наблюдаемость) — способность понимать, что происходит внутри этих систем на основе получаемых данных. С распространением агентных систем появилась необходимость сохранять не только финальный ответ, но и все действия, которые к нему привели: вызовы модели, обращения к инструментам и пе

🔥5

10 Jun 2026, 18:17 UTC150 views8 reactionsread 9 August 2026
Photo

Что изменилось в системном промпте у Claude Fable 5.0? Думаю, что все успели прочитать (а кто-то уже и попробовать в деле) новую модель Claude Fable 5.0. Как я писал раньше — Anthropic обычно вместе с крупным релизом публикуют и системный промпт своей модели. Однако в этот раз аутсорс справился с этим быстрее самих Anthropic. Я решил сравнить, что же интересного в системном промпте новой почти-SOTA модели (по бенчм

🔥53

Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @secsamurai. 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 — 612,563 of 1,183,361entries 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

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.

Mentions

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.

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

“Security samurAI” (@secsamurai), 112 subscribers as measured 9 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/secsamurai.

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.