Channel
@hacking_Ninjas
On this record: Topic · Growth · Engagement · Reactions · Posts · Cite this entry
2,506subscribers
-133 since we began measuring on 7 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of 1,000–3,162.
| Telegram ID | -1002404919069 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @hacking_Ninjas |
| Created | Between 1 September 2024 and 31 March 2025 — estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 7 August 2026 |
| Last confirmed live | 28 October 2026 |
| Measurements held | 23 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 28 October 2026 |
| On Telegram | t.me/hacking_Ninjas |
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 15 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 the other topics.
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 28 Oct 2026, 15:59 | 2,506 | -4 |
| 25 Oct 2026, 16:41 | 2,510 | -2 |
| 22 Oct 2026, 07:47 | 2,512 | -6 |
| 18 Oct 2026, 15:07 | 2,518 | -4 |
| 15 Oct 2026, 23:46 | 2,522 | -3 |
| 12 Oct 2026, 16:14 | 2,525 | -6 |
| 6 Oct 2026, 07:56 | 2,531 | -10 |
| 29 Sept 2026, 08:42 | 2,541 | -12 |
| 19 Sept 2026, 05:55 | 2,553 | -6 |
| 14 Sept 2026, 13:18 | 2,559 | -14 |
| 11 Sept 2026, 09:57 | 2,573 | -7 |
| 6 Sept 2026, 16:57 | 2,580 | -11 |
| 2 Sept 2026, 10:08 | 2,591 | -2 |
| 30 Aug 2026, 19:13 | 2,593 | -10 |
| 27 Aug 2026, 11:24 | 2,603 | -7 |
| 24 Aug 2026, 14:18 | 2,610 | -8 |
| 20 Aug 2026, 19:49 | 2,618 | -3 |
| 17 Aug 2026, 19:27 | 2,621 | -4 |
| 14 Aug 2026, 09:35 | 2,625 | -7 |
| 10 Aug 2026, 22:32 | 2,632 | first reading |
20 posts held, back to 12 February 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 12 March 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
10 reactions across 7 posts, in 3 distinct kinds. The most used accounts for 50.0% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| ❤ | 5 | 50.0% | |
| 👍 | 4 | 40.0% | |
| 😁 | 1 | 10.0% |
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 8 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 10 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 12 February 2026 to 12 March 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.
Сайдлоадинг (Sideloading) мобильных приложений Установка приложений из неофициальных источников на Android или iOS (через джейлбрейк) может привести к заражению шпионским ПО. Совет: Запрети установку из неизвестных источников на корпоративных устройствах (MDM-политики), используй проверку подписей приложений и предупреждай сотрудников о рисках. Сайдлоадинг и оффлоадинг ✈️ Hacking Ninja | #Теория
😁1
Небезопасная десериализация в Java/Node.js Популярные библиотеки для работы с объектами могут выполнить произвольный код при десериализации непроверенных данных. 💡Совет: Избегай десериализации данных из ненадежных источников. Используй безопасные альтернативы (JSON вместо бинарных форматов) и валидируй входные данные перед обработкой. Цепочка гаджетов в Java и как небезопасная десериализация приводит к RCE? ✈️ Ha…
Теневые IT (Shadow IT) Сотрудники используют неодобренные облачные сервисы для работы, создавая скрытые риски утечки корпоративных данных. 💡Совет: Внедри политики Acceptable Use, проводи обучение сотрудников и используй CASB (Cloud Access Security Broker) для мониторинга и контроля теневых сервисов. Аудит Shadow IT ✈️ Hacking Ninja | #Теория
Вредоносные расширения браузера Полезное на вид расширение для браузера может читать все твои пароли, историю и даже подменять содержимое страниц. 💡Совет: Устанавливай расширения только из официальных магазинов, проверяй количество загрузок и отзывы, регулярно ревьюй список установленных расширений и удаляй неиспользуемые. Вредоносные расширения. Как браузер работает на атакующего ✈️ Hacking Ninja | #Теория
Форензика и уничтожение следов (Anti-Forensics) Опытные злоумышленники не оставляют логов: они чистят историю команд, отключают аудит и шифруют свои треки. 💡Совет: Настрой централизованный сбор логов в SIEM с защитой от изменения (WORM-хранилище), используй систему обнаружения аномалий в реальном времени и делай регулярные снепшоты систем. Погружение в форензику Windows ✈️ Hacking Ninja | #Теория
Эскалация привилегий через Kubernetes Неправильная конфигурация RBAC или запуск контейнера с избыточными правами может дать хакеру доступ ко всему кластеру. 💡Совет: Строго настраивай RBAC по принципу наименьших привилегий, запрети запуск контейнеров от root, используй Pod Security Policies и регулярно аудити права в кластере. Эскалация привилегий в Kubernetes ✈️ Hacking Ninja | #Теория
Атаки на мобильные приложения через небезопасное хранение данных Кэшированные данные, логи и SQLite-базы на устройстве могут хранить чувствительную информацию в открытом виде. 💡Совет: Используй защищенное хранилище (Keychain для iOS, Keystore для Android), шифруй локальные данные и не храни токены и пароли в plaintext. Наиболее распространенные уязвимости в мобильных приложениях ✈️ Hacking Ninja | #Теория
Злоупотребление функцией "Забыли пароль?" Небезопасная реализация сброса пароля позволяет хакеру захватить аккаунт, просто угадав или перехватив токен восстановления. 💡Совет: Используй короткоживущие одноразовые токены, отправляй их только на подтвержденные каналы связи и всегда логируй попытки сброса пароля. Эксплуатация функции "Забыли пароль" ✈️ Hacking Ninja | #Теория
Side-channel атаки на шифрование (Timing Attacks) Злоумышленник может определить секретный ключ, просто замеряя время ответа сервера на разные запросы. 💡Совет: Используй константное время выполнения для криптографических операций (constant-time functions) и избегай ветвлений, зависящих от секретных данных. Обходные пути ✈️ Hacking Ninja | #Теория
Атаки на цепочку поставок через CI/CD-артефакты Скомпрометированный артефакт в реестре (Docker Hub, npm, PyPI) может распространить вредоносный код на все системы, которые его используют. 💡Совет: Внедри проверку целостности артефактов (подписи, checksum), используй приватные реестры и сканируй все загружаемые артефакты на уязвимости. CI/CD под прицелом ✈️ Hacking Ninja | #Теория
GraphQL-инъекции и чрезмерное извлечение данных GraphQL дает клиентам мощь запрашивать любые данные, а злоумышленникам — возможность составить сложный запрос для кражи всей базы. 💡Совет: Ограничивай глубину и сложность запросов (query depth limiting), внедряй лимиты на размер пагинации и всегда проверяй права доступа к каждому полю. Полное руководство по безопасности GraphQL ✈️ Hacking Ninja | #Теория
❤1
Фишинг через QR-коды (Quishing) QR-коды в кафе, на парковках или в письмах могут вести на поддельные сайты, а ты не видишь ссылку до сканирования. ❗️Совет: Проверяй URL после сканирования QR-кода, не вводи данные, если ссылка подозрительна. Используй приложения-сканеры с предпросмотром ссылки. Мошенники любят QR-коды ✈️ Hacking Ninja | #Теория
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @hacking_Ninjas. 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.
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 28 October 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Hacking Ninja | Кибербезопасность” (@hacking_Ninjas), 2,506 subscribers as measured 28 October 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/hacking_Ninjas.
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.