4 measurements spanning 6 days, net -3. 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 3,586–3,589 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)
Subscribers
Change
13 Aug 2026, 15:57
3,586
-3
10 Aug 2026, 13:51
3,589
+1
7 Aug 2026, 23:07
3,588
-1
7 Aug 2026, 19:02
3,589
first reading
Engagement
18 posts held, back to 7 June 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 · 30 days
14.5%
avg views ÷ 3,586 subscribers
Avg views / post
519
1 post measured
Reaction rate
0.578%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
2
of 18 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
Window
Rolling 30 days · latest post in window 23 July 2026
Posts held
18 (7 June 2026 – 23 July 2026)
Views total
519
Reactions total
3
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
7 Aug 2026, 19:02 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
2m 10s
Average length
2m 10s
Measured directly from 1 video 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
111 reactions across 15 posts, in 8 distinct kinds. The most used accounts for 79.3% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
❤
88
79.3%
🔥
7
6.31%
🥰
5
4.50%
👍
4
3.60%
❤🔥
3
2.70%
😱
2
1.80%
👏
1
0.901%
🤯
1
0.901%
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 15 of the 18 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 111reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 18 most recent posts we hold, published 7 June 2026 to 23 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.
أعلنت OpenAI عن تجربة أمنية كشفت قدرة نموذج ذكاء اصطناعي على اكتشاف ثغرة Zero-Day غير معروفة سابقًا أثناء اختبار أمني، في تجربة تضمنت بيئة مرتبطة بـ Hugging Face.
بمعنى أبسط: الذكاء الاصطناعي بدأ لا يكتفي بتحليل الأنظمة، بل أصبح قادرًا على المساعدة في اكتشاف نقاط ضعف لم تكن معروفة من قبل. ⚠️
هذه ليست مجرد ثغرة... إنها إشارة إلى بداية مرحلة جديدة في عالم الأمن السيبراني.
توعية سيبرانية مع شرنج برنج pinned «السلام عليكم ورحمة الله وبركاته 👋 إلى كل المبتدئين والطلاب المهتمين بدخول مجال الأمن السيبراني 🔐 نرحب بكم ونقدّر حماسكم وبدايتكم في هذا المجال المهم، ونذكّركم أن كل شخص اليوم في مستوى متقدم كان يومًا ما في نفس نقطة البداية التي أنتم فيها الآن، وقد يمر أي…»
🧠 سلسلة: الذكاء الاصطناعي في الأمن السيبراني
الحلقة 1️⃣ من 7 | AI vs ML vs LLM
اليوم نبدأ فعليًا أول حلقة من السلسلة التي وعدناكم بها. كل حلقة ستبني على ما قبلها، لذلك سنبدأ بالأساس الصحيح.
فهم الفرق بين AI وML وLLM ليس مجرد معرفة نظرية، بل هو ما يحدد ما الذي يمكنك توقعه من أي أداة أمنية تسمع عنها: هل تستطيع اكتشاف تهديدات جديدة؟ هل تحتاج إلى إعادة تدريب عند تغيير المهمة؟ وهل يمكن الاعتماد على مخرجاتها وحدها؟ تختل…
🧠 كل ما يدور خلف نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في هذا الفيديو.
غدًا نبدأ السلسلة التي وعدناكم بها بإذن الله.
ونعتذر عن التأخير، فقد مرت بنا بعض الظروف. وفي الوقت نفسه، نعمل بكل جهد على مشروع ومنصة نطمح أن تكون مرجعًا حقيقيًا؛ تفيد المبتدئين، وتلبي احتياجات المتقدمين، وتقدم ما تحتاجه المؤسسات.
نؤمن أن القادم سيكون نقلة كبيرة، وما زلنا في بداية الطريق.
ترقبوا أول منشور... 🚀✨
📢 تحديث مهم حول صفحتنا على فيسبوك 🇮🇶
بفضل الله تم استرجاع صفحتنا على فيسبوك بعد حظر كامل دام 50 ساعة ⏳💙
لكن لا تزال هناك قيود مفروضة على البروفايل الرئيسي، وهو المالك والمدير الأساسي للصفحة، مما يؤثر بشكل مباشر على إدارة الصفحة ووصول المحتوى وانتشاره 🚧📉
📌 المعذرة منكم، وهذا هو سبب تأخرنا في بدء السلسلة التي وعدناكم بها مسبقًا 🕐📝
لذلك نرجو من جميع أعضاء القناة دعمنا من خلال:
✅ متابعة البروفايل الرئيسي والتفاعل معه…
🚀 بناءً على طلب أغلب المتابعين، قررنا إطلاق سلسلة جديدة على القناة بعنوان:
🧠 الذكاء الاصطناعي في الأمن السيبراني
سلسلة عملية مكونة من 7 منشورات، نبدأ فيها من الأساس ثم نتدرج حتى نصل إلى التطبيقات والمشاريع المستخدمة في الواقع.
📌 خلال السلسلة سنتعلم:
🧠 ما هو الذكاء الاصطناعي، كيف يعمل، وما الفرق بين AI والـ ML والـ LLM، وليش أصبح ضرورة في الأمن السيبراني.
🤖 ما هي AI Agents، كيف تفكر وتنفذ، وما الفرق بينها وبين ا…
السلام عليكم ورحمة الله وبركاته 👋
واسعد الله مساكم جميعًا 🌙
توقفنا فترة بسبب ظروف، واليوم نرجع ونبغى اختياركم للمحتوى القادم 🎯
إيش تبغون ننزل؟ 🤔
أدوات اختبار اختراق 🛠️، أدوات OSINT وجمع المعلومات 🕵️♂️، أدوات فحص الثغرات 🛡️، أو مشاريع ذكاء اصطناعي في الأمن السيبراني 🤖
اكتبوا اقتراحاتكم في التعليقات 💬، وبنختار أفضل فكرة وننزل لها شرح كامل وطريقة الاستخدام وروابط مباشرة 🚀
🚨 تنبيه سيبراني عاجل: ثغرات حرجّة (CVSS 9.9) في LiteLLM وحملة تصيّد NarwhalRAT 🚨
[1] ثغرات LiteLLM (Exploit Chain):
ما هي الثغرة؟ خلل حرج في التحقق من الصلاحيات (Authorization Bypass) وتأمين واجهات الـ API داخل بوابة الذكاء الاصطناعي (AI Gateway).
كيف تُستغل؟ يرسل المهاجم طلبات API ملغومة لتجاوز جدار الحماية، مما يسمح له برفع صلاحياته من مستخدم عادي إلى المسؤول الكامل (Admin Privilege Escalation).
الضرر النا…
🛑 تحذير أمني هام 🛑
🔻 تنويه سيبراني 🔻
🚨 تحذير بشأن تطبيق مخفي في هواتف Android! 🚨
كشفت تقارير حديثة أن شركة Google قامت بتثبيت تطبيق Android System SafetyCore بهدوء على الهواتف، مما قد يشكل تهديدًا لخصوصية المستخدمين.
⚠️ ما الذي يفعله هذا التطبيق؟
🔴 يستهلك حوالي 2 جيجابايت من ذاكرة الوصول العشوائي (RAM).
🔴 يعمل في الخلفية لمراقبة الصور والملفات على الجهاز.
🔴 يقوم بتحليل المحتوى تلقائيًا وقد يضع علامات على بعض الملف…
اسعد الله مساكم
هذا مستودعات برمجية خارقة ومفتوحة المصدر على GitHub كفيلة بإلغاء اشتراكاتك الشهرية فوراً! 🚀🔥
القدرات الحالية للمشاريع مفتوحة المصدر تخطت مرحلة "المشاريع التجريبية" وباتت تقدم حلولاً برمجية متكاملة بمستوى الإنتاج الفعلي (Production-Grade) لتعويض أقوى الخدمات المدفوعة.
إليك الدليل الكامل لأبرز هذه البدائل:
1. TradingAgents: إطار عمل كمي متعدد الوكلاء (Multi-Agent Quantitative Trading) لإدارة وتحليل …
❤2
Showing the 12 most recent of 18 posts we hold for @shrenjprenj2. 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.
Forward network
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 13 August 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“توعية سيبرانية مع شرنج برنج” (@shrenjprenj2), 3,586 subscribers as measured 13 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/shrenjprenj2.
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.