Channel
@secsamurai
On this record: Topic · Growth · Engagement · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry
130subscribers
+20 since we began measuring on 6 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
| Telegram ID | -1003570351225 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @secsamurai |
| Created | Between 1 December 2025 and 2 March 2026 — estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 9 August 2026 |
| Last confirmed live | 8 October 2026 |
| Measurements held | 10 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 8 October 2026 |
| On Telegram | t.me/secsamurai |
Hacking & security — a classification, not a measurement. An on-box language model (Qwen3.6-35B-A3B-FP8, prompt version 1) read this channel’s own recent posts on 26 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 95% confidence. This is a model’s judgement about what the channel is likely to be about, not a fact this register measured the way a subscriber count or a view count is measured — it can be revised on a later pass, and it carries no weight anywhere else on this page. How this classification works, and why it has no browse page of its own yet.
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 8 Oct 2026, 00:21 | 130 | +1 |
| 27 Sept 2026, 15:37 | 129 | -1 |
| 13 Sept 2026, 16:36 | 130 | +4 |
| 4 Sept 2026, 23:37 | 126 | +4 |
| 28 Aug 2026, 19:38 | 122 | +1 |
| 21 Aug 2026, 02:17 | 121 | +7 |
| 15 Aug 2026, 01:29 | 114 | +2 |
| 9 Aug 2026, 06:31 | 112 | no change |
| 6 Aug 2026, 19:55 | 112 | +2 |
| 6 Aug 2026, 08:38 | 110 | first reading |
20 posts held, back to 2 March 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 page of Telegram’s post history, 20 posts per page.
Nothing published in the last 30 days. ERR and ER are rolling 30-day measures, so there is nothing to compute — we hold 20 posts for this entry, the most recent from 1 August 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
133 reactions across 20 posts, in 8 distinct kinds. The most used accounts for 37.6% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| 🔥 | 50 | 37.6% | |
| ❤ | 42 | 31.6% | |
| 👍 | 14 | 10.5% | |
| ❤🔥 | 8 | 6.02% | |
| 😁 | 6 | 4.51% | |
| 🥰 | 6 | 4.51% | |
| 🤔 | 5 | 3.76% | |
| 🤯 | 2 | 1.50% |
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 133 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 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.
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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…
🔥5❤3
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.
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.
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 8 October 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Security samurAI” (@secsamurai), 130 subscribers as measured 8 October 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.