Postal邮件服务器中DKIM签名对List-Unsubscribe-Post头的支持问题
Postal是一款开源的邮件服务器软件,在邮件投递过程中扮演着重要角色。近期,随着Google和Yahoo等主要邮件服务提供商对邮件认证要求的提升,Postal在处理邮件退订功能时的一个技术细节引起了开发者的关注。
在邮件系统中,DKIM(DomainKeys Identified Mail)签名是一种重要的电子邮件认证机制,它通过加密签名验证邮件确实来自声称的发件人,并且在传输过程中未被篡改。当邮件包含退订功能时,按照RFC 8058标准,应该同时包含List-Unsubscribe和List-Unsubscribe-Post两个头部字段,以实现"一键退订"功能。
技术分析表明,Postal当前版本在生成DKIM签名时,仅将List-Unsubscribe头纳入了签名范围,而没有包含List-Unsubscribe-Post头。这种实现方式虽然不影响基本功能,但可能在未来与主要邮件服务商的严格认证要求产生兼容性问题。
邮件服务生态系统中,Google和Yahoo近期都加强了对邮件认证的要求,特别强调了对退订机制相关头部的正确处理。缺少对List-Unsubscribe-Post头的DKIM签名,可能导致邮件被标记为可疑或降低送达率。
从技术实现角度看,这个问题源于Postal的DKIM签名生成逻辑中,正则表达式匹配头部字段时没有包含list-unsubscribe-post。修复方案相对直接,只需在相关正则表达式中添加对这个头的支持即可。
这个问题虽然看似简单,但反映了邮件系统开发中需要持续关注行业标准和主要服务商政策变化的重要性。对于使用Postal的企业和开发者来说,及时应用包含此修复的更新版本,将有助于确保邮件送达率和用户体验。
在邮件系统开发领域,类似的技术细节往往容易被忽视,但它们对邮件投递效果有着重要影响。Postal团队对此问题的快速响应和修复,也体现了开源项目对社区反馈的重视和敏捷性。
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