本文提出 TeleHunt，一个用于系统性评估 Telegram 上网络犯罪社区发现策略有效性的框架与工具。研究背景是 Telegram 已成为网络犯罪活动的重要平台，但如何高效、可靠地定位这些隐蔽社区仍缺乏系统研究。TeleHunt 采用引用驱动的雪球采样策略，结合消息级分类、上下文过滤和市场细分标签，能够从开源或暗网种子出发，自动扩展探索。作者通过实验系统比较了种子来源、指针类型（如邀请链接、用户名提及）和探索策略对发现结果在效率、可达性和重新发现三个维度的影响。主要贡献包括：(i) 一个模块化的网络犯罪内容发现流水线；(ii) 首次对 Telegram 发现策略的系统比较，并实证刻画了不同市场细分（如数据泄露、毒品交易）的可达性；(iii) 一个包含 172M+ 消息、覆盖 6,022 个 Telegram 社区的大规模标注数据集。该研究为威胁情报分析人员提供了方法论指导和可用工具，有助于提升对 Telegram 生态中网络犯罪活动的监测与溯源能力。