DMARC-SMTPTLS-Reports 的安装和配置教程
2025-05-15 15:58:38作者:何举烈Damon
1. 项目的基础介绍和主要的编程语言
DMARC-SMTPTLS-Reports 是一个开源项目,旨在帮助用户通过DMARC记录来监控和报告电子邮件的发送情况。DMARC(Domain-based Message Authentication, Reporting & Conformance)是一种电子邮件验证系统,它用于检测电子邮件是否被伪造,并允许电子邮件发送者指定如何处理不符合DMARC策略的邮件。该项目的目标是简化DMARC报告的收集和分析过程。
该项目主要使用 Python 编程语言开发,Python 是一种广泛使用的解释型、高级编程语言,以其可读性强和简洁的语法著称。
2. 项目使用的关键技术和框架
- Python: 作为主要的编程语言,Python 提供了丰富的库和框架来支持项目的开发。
- SMTP: 简单邮件传输协议(SMTP)用于发送邮件,该项目利用SMTP协议发送DMARC报告。
- TLS: 安全传输层(TLS)用于加密SMTP连接,保证邮件传输的安全性。
- SQLAlchemy: 这是一个SQL工具包和对象关系映射(ORM)系统,用于处理数据库交互。
- Flask: 一个轻量级的Web应用框架,用于创建Web界面,以便用户可以更方便地查看和管理报告。
3. 项目安装和配置的准备工作和详细的安装步骤
准备工作
在开始安装之前,请确保您的系统满足了以下要求:
- 操作系统:支持Python的操作系统(如Linux、macOS或Windows)。
- Python:安装Python 3.6或更高版本。
- pip:Python的包管理器,用于安装Python库。
- git:版本控制系统,用于从GitHub克隆项目。
安装步骤
-
克隆项目到本地:
git clone https://github.com/antedebaas/DMARC-SMTPTLS-Reports.git -
进入项目目录:
cd DMARC-SMTPTLS-Reports -
安装项目依赖:
pip install -r requirements.txt -
设置环境变量:
在您的系统环境变量中设置以下变量(具体步骤根据您的操作系统而定):
DMARC_REPORTS_EMAIL: 接收DMARC报告的电子邮件地址。DMARC_REPORTS_SERVER: SMTP服务器的地址。DMARC_REPORTS_PORT: SMTP服务器的端口。DMARC_REPORTS_USER: SMTP服务器的用户名。DMARC_REPORTS_PASSWORD: SMTP服务器的密码。
-
配置数据库:
根据项目文档,配置数据库连接。通常需要安装数据库(如PostgreSQL或SQLite),并在
config.py文件中设置相应的数据库连接字符串。 -
运行项目:
在项目目录中,运行以下命令启动项目:
python app.py
按照以上步骤操作后,DMARC-SMTPTLS-Reports 应该就可以在您的系统上成功安装并运行了。您可以通过配置的Web界面访问和管理DMARC报告。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
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 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 深入解析Windows内核模式驱动管理器:系统驱动管理的终极利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
8
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++
654
279
暂无简介
Dart
637
145
Ascend Extension for PyTorch
Python
200
219
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
129
861
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
246
316
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
213
🎉 (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
1.12 K
630
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
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
76
100