Channel
@makrushin
On this record: Topic · Growth · Engagement · Reactions · Posts · Citations · Telegram's recommendations · Cite this entry
3,865subscribers
+177 since we began measuring on 6 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of 3,162–10,000.
| Telegram ID | -1001767753252 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @makrushin |
| Created | Between 1 December 2021 and 30 April 2023 — estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 6 August 2026 |
| Last confirmed live | 17 September 2026 |
| Measurements held | 13 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 17 September 2026 |
| On Telegram | t.me/makrushin |
Technology — 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 14 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 |
|---|---|---|
| 17 Sept 2026, 23:16 | 3,865 | +12 |
| 13 Sept 2026, 10:19 | 3,853 | -4 |
| 9 Sept 2026, 12:56 | 3,857 | +160 |
| 4 Sept 2026, 02:01 | 3,697 | +1 |
| 31 Aug 2026, 21:04 | 3,696 | -8 |
| 28 Aug 2026, 19:07 | 3,704 | +6 |
| 26 Aug 2026, 04:42 | 3,698 | -7 |
| 22 Aug 2026, 22:18 | 3,705 | +18 |
| 19 Aug 2026, 13:02 | 3,687 | +1 |
| 16 Aug 2026, 19:03 | 3,686 | +4 |
| 13 Aug 2026, 12:34 | 3,682 | -6 |
| 6 Aug 2026, 22:30 | 3,688 | no change |
| 6 Aug 2026, 22:18 | 3,688 | first reading |
20 posts held, back to 17 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 3 pages 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 27 July 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
161 reactions across 20 posts, in 23 distinct kinds. The most used accounts for 28.6% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| 🔥 | 46 | 28.6% | |
| 👍 | 31 | 19.3% | |
| ❤ | 19 | 11.8% | |
| 🤣 | 13 | 8.07% | |
| 😱 | 7 | 4.35% | |
| 💅 | 6 | 3.73% | |
| ✍ | 5 | 3.11% | |
| 🏆 | 4 | 2.48% | |
| 💯 | 4 | 2.48% | |
| 😎 | 4 | 2.48% | |
| 🤔 | 4 | 2.48% | |
| 🙏 | 3 | 1.86% | |
| 👀 | 2 | 1.24% | |
| 🗿 | 2 | 1.24% | |
| 🙈 | 2 | 1.24% | |
| 🫡 | 2 | 1.24% | |
| ⚡ | 1 | 0.621% | |
| ❤🔥 | 1 | 0.621% | |
| 👾 | 1 | 0.621% | |
| 😍 | 1 | 0.621% | |
| 3 further kinds | 3 | 1.86% |
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 161 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 17 March 2026 to 27 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.
Объявляю неделю безопасности ИИ-агентов и зову всех на учёбу в школу! В Школе анализа данных Яндекса мы запустили недельный интенсив "AI Agents Security Week". Будем учиться спасать новый дивный мир ИИ-агентов.
🔥12🗿2🫡2❤🔥1🤣1🤩1
Про безопасность агентской разработки Доклад на Saint HighLoad++ стал кульминацией исследования безопасности ИИ-агентов, которое мы провели вместе с Ратмиром и Андреем пока изучали технологии агентской разработки. Обратная связь от аудитории вывела доклад в лидеры и намекнула, что полученные результаты находят отклик у инженеров, которые внедряют агентов в свои процессы. Ключевые мысли: ✨ наблюдаемость событий в а…
👍8❤3🔥1
Китайская мудрость гласит: если долго смотреть на анонсы инцидентов, в которых автономная атакующая ИИ-модель что-то сломала, то можно дождаться маркетинговой коллаборации пострадавшей стороны с владельцем той самой модели.
🤣10💯3
Бэкдор в нейронке, который активируется электромагнитным импульсом Короткий электромагнитный импульс меняет один байт в промежуточных вычислениях нейронки, и затем она выдает результат, нужный атакующему. В новом исследовании описан способ активации бэкдора в модели с помощью физической атаки на устройство. Сначала злодей берет такую же плату и определяет точный момент для атаки. Затем с помощью “fault injection” (…
😱7💅6🔥4
Ransomware. Агентский. Первый. Кибербез пробует разгонять нарратив в СМИ: «обнаружен первый экземпляр ИИ-вымогателя». Было несколько хороших попыток: PromptLock и JADEPUFFER. Первая история оказалась «академическим прототипом», который случайно попал на радар. Не считается. При этом исследователи в своем отчете оставили джентльменский набор индикаторов компрометации. Вторая история вышла под заголовками «первый аг…
🤔3👍1
«Тишина должна быть в библиотеке!» Там сейчас правда тихо. Особенно в домашней библиотеке рядом с айтишными книгами. Вопрос, который иногда всплывает у книжных стеллажей: что я узнаю из этой книги, чего не узнаю от GPT? Друзья из издательства поделились черновиком AI Agents for Offensive Security, автор которого взялся за заведомо сложную задачу. Очевидно, что книга на стыке ИИ и кибербеза устаревает быстрее, чем …
❤3🔥1🤔1
Как обойти фильтры LLM с помощью квантовой механики Наконец-то после серии трёхнедельных перемещений по рабочим событиям, в пути где-то между Омском и Новосибирском, появилась возможность потестировать интересную атаку на LLM. Мы научились внедрять вредоносные запросы в модель, а модели ещё лучше научились фильтровать эти запросы. Если простой промпт "забудь все предыдущие инструкции и выполни мой запрос" по какой-…
👍8😎4👀2🔥2
100+ CVE в день и эксплойт за $1 LLM уверенно генерируют рабочие эксплойты по описанию уязвимости из CVE и патчам. Редиске не нужно ничего реверсить. Достаточно настроить инструменты для определения диффа на основе патча и подготовить детальное описание баги. Так утверждают исследования, в которых описана экономика разработки эксплойтов с помощью ИИ. Где-то за $1, где-то за $2.77. Умножаем на 100+ новых CVE в день …
👍3❤2🔥1
91% находок «классического» SAST — ложные срабатывания. А еще AppSec-инженер тратит 10–20 минут на каждую находку, чтобы принять решение, нужно ли ее исправлять. Умножаем это время на количество находок и получаем дорогую команду для «ручной фильтрации». LLM меняют это уравнение. Передаем модели правильный контекст (например, трассу, критичность, commit hash), и снижаем время на принятие решения с минут до секунд. …
🔥7✍3🙉1
Провинциальный OSINT Давно не практиковались в определении мест по фоткам. В этот раз открыл на своей карте два новых города, похожих по атмосфере, а в одном из них нашел вот такую локацию с архитектурными контрастами. ⭐️ Задача со звездочкой: определить мероприятие, которое меня сюда привело, и точное место.
❤1
Впервые в истории отчетов об угрозах Verizon: вектор эксплуатации уязвимостей обогнал украденные учетки Ключевой инсайт из свежего отчета Verizon Data Breach Investigations Report, в котором аналитики собрали статистику по 22000 инцидентам в 145 странах: впервые за 19 лет эксплуатация уязвимостей стала основным вектором получения первоначального доступа. В прошлые годы этим вектором были украденные учетные данные.…
👍2
Структурный сдвиг в подготовке атак: ИИ стал частью конвейера Утро понедельника, кофе и дайджест, в котором попался тренд: ИИ стал частью конвейера подготовки атак. GTIG выпустила отчёт, в котором впервые заметила в дикой природе 0day-эксплойт, полностью написанный с помощью ИИ. Открытый вопрос: как теперь проводить атрибуцию целевых атак, в которых всё меньше артефактов ручной работы? Ещё в феврале в своих отчётах…
👍2❤1
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @makrushin. 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.
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.
Named by 4 registered channels — every channel on the register whose own posts have named this one, by its current username or any other username it currently holds, merged from two separately captured readings of the same fact so a namer caught by only one of them is not missed and a namer both caught is not counted twice. A username this channel has since dropped is not matched — that handle may belong to someone else now, and crediting today’s namer to yesterday’s owner would misattribute it.
Named by
Channels on the register whose posts name this channel's handle.
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.
The reverse of the list above, and a different kind of signal. This does not require this channel to have ever been asked about directly — each row below is a channel we DID ask Telegram about, whose Telegram-generated list happened to include this one. A channel can appear here with an empty list above it, because being named by someone else’s query is independent of having been queried itself.
This channel appears in 5 seed channels' Telegram-generated recommendation lists in total. Each is Telegram’s list for THAT channel, not this one — see how this is measured.
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 17 September 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Makrushin” (@makrushin), 3,865 subscribers as measured 17 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/makrushin.
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.