# TgWitness: Telegram Export, OSINT & Verification

Canonical page: https://phishdestroy.github.io/TgWitness/docs/reference/overview/

Explore TgWitness installation, Telegram capture, investigation tools and evidence verification. Read measured workloads alongside their methods and limits.

[Project context and measured scale](https://phishdestroy.github.io/TgWitness/docs/reference/overview/)

[Documentation index](https://phishdestroy.github.io/TgWitness/llms.txt)

Instale com um único comando ou capture no GitHub Actions. Entenda as opções de investigação, a escala publicada e o que um arquivo verifica.

O TgWitness é um exportador de dados do Telegram de código aberto e um espaço de trabalho para investigações. Instale-o com um único comando, conecte uma conta, escolha os chats e exporte um arquivo assinado. Ele também oferece suporte à coleta temporária no GitHub Actions e à continuidade das investigações com edições salvas, observações de exclusão, pesquisa e relatórios.

## Comece pela tarefa que você tem

| Sua tarefa | Caminho mais curto | O que você receberá |
| --- | --- | --- |
| Salvar uma conversa ou conta | Instale, conecte uma conta e selecione o escopo da exportação | Um arquivo assinado com o histórico selecionado, os resultados da coleta e o material de verificação |
| Compilar em um executador temporário | Use o GitHub Actions para capturar, autorizar uma nova sessão e selecionar o escopo | Um arquivo criptografado com proveniência do fluxo de trabalho do GitHub |
| Acompanhe as alterações ao longo do tempo | Manter a observação em execução para os chats selecionados | Versões salvas, avisos de exclusão, anexos e cobertura registrada |
| Investigar e compartilhar descobertas | Pesquise no arquivo, use o Case Board e configure um relatório ou uma cópia para compartilhamento | Conclusões vinculadas à fonte e uma transferência verificável adequada ao destinatário |

### Instalação com um único comando

O instalador inclui o Python e suas dependências. O checkout do código-fonte, o Docker, um provedor de IA e uma testemunha independente são opções opcionais, não pré-requisitos para a instalação.

Linux / macOS:

```
curl -fsSL https://get.destroy.tools/install.sh | bash
```

Windows, no PowerShell ou no Prompt de Comando:

```
powershell.exe -NoProfile -ExecutionPolicy Bypass -Command "irm https://get.destroy.tools/install.ps1 | iex"
```

Abra o painel, conecte sua conta do Telegram e selecione o escopo da coleta. A instalação não inicia a coleta por si só. O guia de instalação  explica o acesso local, os servidores, as atualizações e como verificar a versão baixada.

Para um executador temporário, siga [Captura do GitHub Actions](https://github.com/phishdestroy/TgWitness/blob/main/docs/SEALED-ACTIONS.md). Esse fluxo de trabalho requer um fork no GitHub, autorização e uma senha de arquivo. A página de captura explica essas etapas e o tempo disponível para a sessão antes da execução. Baixe e guarde o arquivo resultante e seu material de verificação.

## Mais configurações quando a tarefa exigir

A exportação de um único chat requer uma conta e um escopo selecionado. Observação contínua, múltiplas contas, proxies, políticas de anexos, design de relatórios, acesso de revisores, carimbos de data/hora externos e armazenamento externo atendem a diferentes requisitos de investigação e transferência. Configure esses recursos quando forem relevantes.

Escopo, permissões e cópias de compartilhamento minimizadas ajudam os operadores a escolher o que coletar e divulgar. Orientações sobre jurisdição e configurações de relatório apoiam essa decisão; a seleção de um perfil, por si só, não garante conformidade legal nem admissibilidade. Consulte [exportação de conta](https://phishdestroy.github.io/TgWitness/pt/docs/reference/account-export/), [acesso](https://phishdestroy.github.io/TgWitness/pt/docs/reference/access/) e [configuração de relatório](https://phishdestroy.github.io/TgWitness/pt/docs/reference/case-reports/).

O aplicativo é executado no computador ou servidor escolhido. A coleta básica não requer uma GPU nem um LLM. O OCR opcional, a transcrição e a análise de IA têm seus próprios requisitos de recursos. Dimensionar uma implantação de acordo com a taxa de mensagens, anexos, histórico retido e contas simultâneas; uma instalação fácil não é garantia de um consumo fixo de memória para todas as cargas de trabalho.

## Preserve o registro, independentemente de quem ele ajude

O objetivo é preservar o material observado, o contexto e as alterações, independentemente de qual posição eles apoiem. As evidências podem contestar a própria versão do coletor sobre os eventos. Mantenha as observações de origem, a cobertura ausente e as conclusões analíticas identificáveis para que outra pessoa possa avaliar o mesmo material.

A lógica é: observação visível na conta → diário assinado → exportação → verificação pelo destinatário. As edições salvas adicionam versões. As observações excluídas mantêm o conteúdo capturado anteriormente. Os registros de cobertura revelam interrupções conhecidas. Relatórios e análises de IA remetem às fontes salvas; uma interpretação não se torna uma observação de fonte simplesmente por aparecer em um relatório assinado.

| Verificação | O que um destinatário pode determinar |
| --- | --- |
| Hashes de arquivos, assinaturas e cadeia de registros | Os registros e arquivos fornecidos estão de acordo com a chave esperada e os limites do diário |
| Um ponto de verificação ou testemunha mantido separadamente | O arquivo está de acordo com um estado do diário previamente mantido |
| Um carimbo de data e hora externo verificado | Os bytes referenciados existiam na data e hora indicadas, de acordo com os pressupostos de confiança estabelecidos |
| Atestado de captura do GitHub | O arquivo está em conformidade com o fluxo de trabalho aprovado, a revisão do coletor e o resumo registrado |

Essas verificações permitem a análise da integridade e da proveniência. Elas não transformam o conteúdo de uma mensagem em uma afirmação verdadeira nem reconstroem mensagens excluídas que não foram vistas. Utilize uma impressão digital da chave obtida de forma independente e as etapas de verificação descritas em [(guia de confiança)](https://github.com/phishdestroy/TgWitness/blob/main/docs/TRUST.md) e [(formato de evidência)](https://phishdestroy.github.io/TgWitness/pt/docs/reference/evidence/).

## Escala publicada e desempenho medido

Os resultados a seguir descrevem diferentes cargas de trabalho e datas. As contagens não são intercambiáveis: um evento de log não é necessariamente uma mensagem única do Telegram.

| Data | Carga de trabalho | Resultado publicado | O que foi medido |
| --- | --- | --- | --- |
| 1 de novembro de 2026 | Servidor em execução, dez bancos de dados de áreas de trabalho | Registros do diário 1,610,818; eventos de novas mensagens 900,232, eventos de edição 80,683 e eventos de exclusão 400,536 | Inventário somente para leitura; não se trata de um teste de throughput nem de uma nova verificação de cadeia completa |
| 5 de novembro de 2026 | Pesquisar entre 1,000,000 mensagens sintéticas em chats 200 | Índice construído em 71 segundos; tempo mediano de pesquisa por consulta de 9–190 ms | Teste de desempenho de busca local; não se trata de entrega em tempo real no Telegram |
| 6 de novembro de 2026 | Duas exportações recentes e reais do Telegram | Mensagens 27,030 e 29,299; 56,329 em ambas as execuções | Duas contas por execução no WARP, texto e metadados, sem downloads de anexos |
| 6 de novembro de 2026 | As mesmas duas exportações, incluindo preparação e empacotamento | 127.713 e 141.781 mensagens por segundo | Taxas de exportação completa medidas; ambos os arquivos foram verificados em relação às chaves fixadas |

O registro de verificação  apresenta o inventário do servidor, verificações de coleta em tempo real e métricas de pesquisa. O desempenho de exportação  publica as duas execuções reais, o hardware, as durações, os hashes dos arquivos e os arquivos de métricas assinados. Eles estabelecem resultados para as revisões e condições registradas, e não uma taxa universal ou um limite máximo de capacidade.

### Histórico e duração dos testes

O mantenedor relata mais de seis meses de testes até 6 de novembro de 2026. Isso descreve o histórico de testes do projeto. As medições públicas datadas acima documentam execuções individuais; elas não comprovam uma coleta ininterrupta de seis meses verificada de forma independente. A idade das mensagens exportadas também é diferente do tempo em que o coletor está em operação.

## Interprete o status da capacidade com precisão

Avaliar cada fluxo de trabalho em relação à sua implementação, versão publicada e testes registrados. O código-fonte está atualmente rotulado como pré-visualização. Esse rótulo de versão coexiste com a coleta em andamento, exportações, verificação independente e medições de escala publicadas. Um recurso em pré-visualização e um fluxo de trabalho validado podem coexistir no mesmo aplicativo; descrever o recurso específico e as evidências por trás de uma avaliação.

Use [capacidades atuais](https://github.com/phishdestroy/TgWitness/blob/main/docs/STATUS.md), [recursos e limites](https://phishdestroy.github.io/TgWitness/pt/docs/reference/features/), [verificação](https://phishdestroy.github.io/TgWitness/pt/docs/reference/verification/) e [o registro de alterações](https://phishdestroy.github.io/TgWitness/pt/docs/reference/changelog/) em conjunto. Registre a revisão testada ao citar um resultado. O 6 O instantâneo da medição de novembro também mantém os testes com falha e os ignorados; esses não são considerados aprovados.

## Legível por pessoas e ferramentas de IA

O site oferece um `llms.txt` conciso, um manual completo em inglês nas seções `llms-full.txt` e `llms-full.md`, além de versões em Markdown de suas páginas. Esses são formatos de documentação, não um requisito de IA para a execução do TgWitness.

O acesso opcional à linha de comando [,](https://phishdestroy.github.io/TgWitness/pt/docs/reference/mcp/) e  permite que ferramentas autorizadas leiam registros salvos selecionados. O conteúdo das mensagens continua sendo uma entrada não confiável. Os resumos devem citar fontes, distinguir fatos observados de inferências e preservar a incerteza. A pesquisa de texto completo, o OCR e a saída de IA não alteram as observações assinadas originais.