Telegram RegisterThe public register of Telegram
Telegram profile photo for Threat Hunt

Channel

Threat Hunt

@threathunt_pedia

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

1,010subscribers

+11 since we began measuring on 6 August 2026

Risers and fallers across the register · movement among entries of 1,000–3,162.

Register entry

Telegram ID-1002104257045
TypeChannel
Username@threathunt_pedia
CreatedBetween 1 November 2023 and 31 May 2024— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated.
First recorded6 August 2026
Last confirmed live16 August 2026
Measurements held5
Confirmed unchanged1 time, most recently 16 August 2026
On Telegramt.me/threathunt_pedia

Growth

9991,0101,004.56 August 2026 — 999 subscribers6 August 2026 — 999 subscribers6 August 2026 — 1,001 subscribers13 August 2026 — 1,007 subscribers16 August 2026 — 1,010 subscribers6 August 202616 August 2026
5 measurements spanning 10 days, net +11. 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 997–1,012 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)SubscribersChange
16 Aug 2026, 18:041,010+3
13 Aug 2026, 08:521,007+6
6 Aug 2026, 21:201,001+2
6 Aug 2026, 13:17999no change
6 Aug 2026, 08:36999first reading

Engagement

17 posts held, back to 7 May 2025the 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
26.6%
avg views ÷ 1,010 subscribers
Avg views / post
269
2 posts measured
Reaction rate
0.745%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
2
of 17 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 29 July 2026
Posts held17 (7 May 202529 July 2026)
Views total537
Reactions total4
Forwards / commentsnot exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken6 Aug 2026, 13:17 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.

Reaction mix

100 reactions across 14 posts, in 8 distinct kinds. The most used accounts for 67.0% of them.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
ReactionCountShareShare, drawn
🔥6767.0%
👍2424.0%
22.00%
22.00%
🥰22.00%
👏11.00%
🤔11.00%
🫡11.00%

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 14 of the 17 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 100reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.

Measured over the 17 most recent posts we hold, published 7 May 2025 to 29 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.

Recent posts

29 Jul 2026, 07:33 UTC259 views2 reactionsread 6 August 2026

FLIRT и BSim: два подхода к идентификации библиотечных функций Проблема идентификации библиотечных функций возникает очень часто при анализе ВПО. При статической линковке код библиотек физически встраивается в бинарник, смешиваясь с пользовательским, затем стриппинг удаляет таблицы символьных имён (оставляя только имена вроде sub_401000), а агрессивные оптимизации компилятора — инлайнинг, перестановка инструкций, уд

👍2

29 Jul 2026, 07:33 UTC278 views2 reactionsread 6 August 2026

⚡️ SightHouse: мост между IDA Pro и BSim ➡️ https://github.com/quarkslab/sighthouse Проблема в том, что FLIRT и BSim существуют в разных экосистемах: первая — в IDA Pro, вторая — в Ghidra. SightHouse решает эту несовместимость, позволяя использовать BSim-базы Ghidra прямо из интерфейса IDA Pro, Ghidra или Binary Ninja. SightHouse состоит из трёх компонентов : 1. Плагины для SRE-инструментов — устанавливаются в IDA

👍2

8 Jun 2026, 11:24 UTC677 views2 reactionsread 6 August 2026

➖ Требования к DLL Чтобы DLL могла быть успешно загружена и выполнена Планировщиком заданий через механизм ComHandler, она должна строго соответствовать спецификации COM и требованиям интерфейсов Планировщика. 1. Стандартные экспортируемые функции COM: DLL должна экспортировать следующие функции, чтобы система могла с ней взаимодействовать: • DllRegisterServer (опционально): Для регистрации COM-объекта в реестре (

🔥2

8 Jun 2026, 11:24 UTC553 viewsread 6 August 2026

Закрепление COM-объекта через Планировщик задач Windows Продолжаем тему с закреплением на хостах. Этот метод заключается в регистрации вредоносной DLL в качестве COM-объекта и её скрытом автоматическом запуске через действие ComHandler планировщика задач Windows при срабатывании заданного триггера. ➖ Описание метода 1. Регистрация COM-объекта: злоумышленник размещает вредоносную DLL на диске и регистрирует ее как

5 Jun 2026, 06:26 UTC497 views5 reactionsread 6 August 2026
Forwarded from @ptescalatorPhoto

Редкие техники закрепления За первые шесть месяцев 2026 года команда PT ESC IR зафиксировала ряд редких техник закрепления на скомпрометированных хостах, которые мы и обсудим в ближайших постах. 1️⃣ Zabbix Agent Zabbix Agent — это легковесная служба сбора метрик с хоста и их передачи на сервер, штатно используемая администраторами. Суть техники закрепления злоумышленников (например, группы PhantomCore) сводится к

👍3🔥2

5 Jun 2026, 06:26 UTC503 views1 reactionsread 6 August 2026

Продолжаем разбирать методы закрепления в инфраструктуре. Сегодня в фокусе — нелегитимное использование Zabbix-агента и создание вредоносного поставщика времени Windows через ключ реестра Timeprovider. Zabbix можно применять по-разному: установить своего агента или заменить конфигурацию на одном из хостов в скомпрометированной среде. При этом легко не заметить потерю нескольких хостов из сотен. Кроме того, может при

1

9 Apr 2026, 09:25 UTC≈4,560 views12 reactionsread 6 August 2026

➖ Методы обнаружения: • Нестандартные пути в InprocServer32 для системных CLSID (указывают не на System32). • Наличие ключа TreatAs у системных COM-объектов DLL почти всегда являются признаком компрометации, так как легитимные установки Windows его не используют для системных компонентов. • DLL, загруженные в svchost.exe или explorer.exe, расположенные вне System32 или Program Files — даже если DLL физически лежит

🔥82👍2

9 Apr 2026, 09:25 UTC≈3,400 views12 reactionsread 6 August 2026

💡 COM Hijacking Среди множества техник, используемых злоумышленниками для закрепления в скомпрометированных Windows-системах, особое место занимает COM Hijacking (перехват COM-объектов). Этот метод используется редко, т.к требует усилий при разработке DLL и привлекателен тем, что позволяет вредоносному коду выполняться в контексте доверенных системных процессов. В классификации MITRE ATT&CK данная техника имеет иде

🔥10👍2

26 Feb 2026, 19:17 UTC≈1,330 views12 reactionsread 6 August 2026

Как получить доступ ко всему Документальный фильм посвящен феномену реверс-инжиниринга - искусству «вскрытия» сложных технологических систем ради понимания их структуры и замысла создателей. Как на протяжении веков, от ремесленного копирования в древности до высокотехнологичных отраслей, люди учились разбирать устройства на части. Особое внимание уделено истории этого метода в СССР и России. Приятного просмотра ht

🔥12

16 Jan 2026, 13:09 UTC≈1,330 views17 reactionsread 6 August 2026

Сегодня рассмотрим один артефакт операционной системы Windows, про который очень часто забывают, хотя он содержит важную информацию для DFIR. Минидампы Windows — это не просто отчёты об ошибках, а ценные артефакты, содержащие снимок памяти процесса или системы в момент сбоя. При правильном анализе они раскрывают загруженные модули, сетевые индикаторы, хендлы на файлы и мьютексы, а также другие следы вредоносной акти

🔥14👍21

17 Nov 2025, 16:49 UTC≈1,280 views12 reactionsread 6 August 2026
Photo

Атаки разящей панды: как действует APT31 сегодня Доклад посвящен последним атакам APT31, направленным на российские организации. В ходе доклада слушатели узнают, какие тактики и техники использует группировка. Будут разобраны последние пополнения в арсенале злоумышленника: вариации бэкдоров COFFProxy и AufTime, инструменты с облачными C2 VtChatter, OneDriveDoor, CloudyLoader. Приходите послушать, буду рад увидеться

🔥10🥰2

25 Sept 2025, 18:08 UTC≈1,350 viewsread 6 August 2026

В пятницу стартует ежегодное соревнование Flare-on 12. На выполнение 9 заданий конкурса отводится один месяц. Ряд задач специально разработаны для имитации проблемных ситуаций, возникающих в практике анализа вредоносного программного обеспечения. Для подготовки изучаем архивы заданий. Успейте зарегистрироваться до 26 сентября.

Showing the 12 most recent of 17 posts we hold for @threathunt_pedia. 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 — 418,386 of 1,548,671entries 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

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

“Threat Hunt” (@threathunt_pedia), 1,010 subscribers as measured 16 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/threathunt_pedia.

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.