fraudmarc-ce 的安装和配置教程
2025-05-29 10:31:37作者:咎竹峻Karen
1. 项目基础介绍和主要编程语言
Fraudmarc CE(Community Edition)是一个开源的DMARC报告分析工具,专为政府机构设计,但也适用于企业和个人用户。它可以帮助用户分析和理解DMARC聚合报告,从而更好地管理电子邮件安全和认证。该项目使用TypeScript和Go作为主要的编程语言,同时也使用了HTML、SCSS、CSS和JavaScript等辅助性语言。
2. 项目使用的关键技术和框架
Fraudmarc CE 使用了以下关键技术和框架:
- AWS Services: 包括Amazon S3、Amazon CloudFront、AWS Lambda、Amazon API Gateway、Amazon RDS、AWS Cognito等,以构建一个完全托管的服务。
- AWS CDK (Cloud Development Kit): 用于定义和部署AWS基础设施。
- Angular: 用于构建用户界面的前端框架。
- TypeScript: 强类型JavaScript超集,用于前端开发。
- Go: 用于后端服务的开发,因其性能和并发处理能力而受到青睐。
- Docker: 可以用于本地开发环境,以简化依赖管理。
3. 项目安装和配置的准备工作和详细步骤
准备工作
在开始安装之前,请确保您已经完成了以下准备工作:
- 安装了最新版本的Node.js和npm。
- 安装了AWS CLI并配置了相应的AWS访问密钥。
- 确保您的AWS账户中启用了所需的IAM权限和服务。
- 准备了一个用于Fraudmarc CE的子域名,并在DNS中添加了相应的记录。
安装步骤
以下是将Fraudmarc CE部署到AWS的详细步骤:
-
克隆仓库
git clone https://github.com/Fraudmarc/fraudmarc-ce.git cd fraudmarc-ce -
安装依赖
npm install -
配置环境变量 在项目根目录下创建一个
.env文件,并添加以下内容(替换为您的实际信息):REACT_APP_API_URL=https://your-api-url AWS_REGION=your-aws-region AWS_ACCESS_KEY_ID=your-access-key-id AWS_SECRET_ACCESS_KEY=your-secret-access-key -
构建前端
npm run build -
部署前端到S3 使用AWS CLI将构建的前端文件上传到S3桶:
aws s3 cp dist/ s3://your-bucket-name/ --recursive -
部署后端 使用AWS CDK或CloudFormation模板来部署后端服务,包括Lambda函数、API Gateway、RDS数据库等。
-
配置Cognito 在AWS Cognito中设置用户池和身份提供者,以便进行用户认证。
-
更新DNS记录 在DNS提供商处更新子域名的CNAME记录,指向您的CloudFront分发。
-
启动服务 使用AWS CLI或AWS Management Console启动所有服务,并确保它们正常运行。
-
访问应用 在浏览器中访问您的子域名,使用Cognito提供的登录界面进行登录,开始使用Fraudmarc CE。
请注意,上述步骤是一个简化的安装流程,具体部署细节可能会根据项目版本和AWS服务的更新而变化。建议参考项目的官方文档和AWS的官方文档以获得最新和最详细的安装指导。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 中兴e读zedx.zed文档阅读器V4.11轻量版:专业通信设备文档阅读解决方案 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
408
3.15 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
226
252
暂无简介
Dart
674
160
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
664
321
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
659
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
263
326
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868