邮件欺骗检测工具mailspoof使用教程
2025-04-17 09:11:53作者:殷蕙予
1. 项目介绍
mailspoof是一个开源的工具,用于扫描SPF(Sender Policy Framework)和DMARC(Domain-based Message Authentication, Reporting & Conformance)记录中可能存在的问题,这些问题可能导致电子邮件欺骗。电子邮件欺骗是一种攻击手段,攻击者伪造发件人地址,让接收者误以为是来自可信的源。mailspoof可以帮助组织、渗透测试人员和安全团队快速筛选出具有宽松SPF和DMARC策略的域名,从而防范潜在的欺骗攻击。
2. 项目快速启动
首先,确保您的系统中已安装Python 3。接着,使用以下命令安装mailspoof:
pip3 install mailspoof
安装完成后,可以通过命令行界面使用mailspoof。以下是一个简单的使用示例:
创建一个包含要扫描的域名列表的文本文件,例如domains.txt:
google.com
apple.com
microsoft.com
然后,运行mailspoof并指定要检查的域名以及包含域名列表的文件:
mailspoof -d github.com -d reddit.com -iL domains.txt
上述命令会输出JSON格式的结果,您可以使用jq或其他工具进一步处理这些结果。
如果您想在Python脚本中使用mailspoof,可以按照以下方式:
import mailspoof
results = mailspoof.scan('google.com')
print(results)
3. 应用案例和最佳实践
应用案例
- 组织安全审计:使用mailspoof扫描内部域名,确保SPF和DMARC策略得到妥善配置,以防止内部邮件被欺骗。
- 渗透测试:在安全测试中,使用mailspoof识别可能被欺骗的供应商或合作伙伴的域名。
最佳实践
- 确保所有域名都有SPF和DMARC记录。
- SPF记录中的“all”机制应该使用“硬失败”(“-”)而不是“软失败”(“~”)。
- DMARC策略应该设置为“拒绝”或“隔离”,以防止欺骗邮件被接受。
4. 典型生态项目
mailspoof作为邮件安全领域的一个工具,可以与以下项目结合使用,以构建更完整的安全解决方案:
SPF Record Lookup: 用于检查SPF记录的工具。DMARC Analyzer: 分析DMARC记录并生成报告的工具。OpenSMTPD或其他开源邮件服务器:与mailspoof配合,实现邮件的过滤和验证。
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-1.5暂无简介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
Spark-Formalizer-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
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
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
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
477
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
375
3.21 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
169
190
暂无简介
Dart
615
140
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
62
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
855
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
36
852
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++
647
258