authentication_milter 的安装和配置教程
1. 项目的基础介绍和主要的编程语言
authentication_milter 是一个用于邮件服务器上的开源项目,它是一个基于 Sendmail 的 milter 插件,用于在邮件传输过程中添加认证信息。这个项目主要使用 C 语言进行开发,它允许系统管理员在邮件发送过程中对邮件进行额外的认证,以确保邮件的合法性和安全性。
2. 项目使用的关键技术和框架
本项目使用的关键技术是 Sendmail 的邮件过滤接口(milter),这是一种允许外部程序在邮件传输过程中对邮件进行检查和修改的机制。authentication_milter 通过该接口实现了对邮件的认证处理,它支持多种认证机制,如 SPF(发件人策略框架)、DKIM(域名密钥识别邮件签名)、DMARC(域名基础的邮件认证、报告和遵从性)等。
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 authentication_milter 之前,您需要确保您的系统满足以下要求:
- 操作系统:Linux 或其他类 Unix 系统
- Sendmail:已经安装并正确配置的 Sendmail 服务器
- 开发工具:编译 C 程序所需的工具,如 gcc、make 等
- Pearl:用于生成某些配置文件的工具
安装步骤
-
克隆项目代码
首先,您需要从 GitHub 上克隆项目代码到本地。打开终端,执行以下命令:
git clone https://github.com/fastmail/authentication_milter.git -
安装依赖
进入项目目录后,您需要安装编译所需的依赖。这些依赖可能包括 Sendmail 的开发文件和其他必要的库。
cd authentication_milter sudo apt-get install sendmail-cf sudo apt-get install libmilter-dev注意:以上命令以 Ubuntu 系统为例,具体命令可能根据您的系统不同而有所变化。
-
编译安装
使用以下命令编译和安装
authentication_milter:make sudo make install -
配置 Sendmail
安装完成后,您需要修改 Sendmail 的配置以加载
authentication_milter。这通常涉及到编辑 Sendmail 的配置文件,如sendmail.mc,并重新编译 Sendmail 的配置。vi /etc/mail/sendmail.mc在配置文件中添加
milter相关的配置行,如下所示:LOADmaze Mail-ACL-Milter INPUT_MAIL_FILTER(`milter', `S=local:/var/run/milter/socket')然后重新编译 Sendmail 的配置文件,并重启 Sendmail 服务:
sudo make -C /etc/mail sudo systemctl restart sendmail -
配置 authentication_milter
根据您的需要配置
authentication_milter的行为,通常通过编辑/etc/milter/auth_milter.conf文件来进行。 -
启动 authentication_milter
最后,启动
authentication_milter服务,确保它可以正常工作:sudo /usr/local/sbin/auth_milter -D
完成以上步骤后,authentication_milter 应该已经成功安装在您的系统上,并且已经与 Sendmail 集成,可以开始提供邮件认证服务了。请根据实际需要调整配置,并确保所有配置都是正确的。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
Baichuan-M3-235BBaichuan-M3 是百川智能推出的新一代医疗增强型大型语言模型,是继 Baichuan-M2 之后的又一重要里程碑。Python00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00