usdt充值接口（www.caibao.it）：通过数据角度来看邮件平安
在前一篇文章《一起钓鱼邮件的应急响应》中，我们先容了伪造发件人的攻击，内里先容了主流的攻击方式，在写文章和内部培训的时刻我常在想海内或国际那些顶级域名有哪些存在相关的平安问题。由于前期有过数据剖析的实践，于是直接上手来看看哪些域名受相关破绽的影响。于是，便有了这篇文章。
二、数据源原本想找海内的域名测试一下，看了一下，alexa中国的排名数据，内里只能找到前2000名的，http://www.alexa.cn/siterank/，数据量照样有些少了。
网上找了一个，alexa全球排名前一百万，数据量够大，真实下载下来以后，有55W域名，并非100W域名，不外样本量也足够大，剖析才具有参考价值，
相关下载链接如下所示：
三、说明http://s3.amazonaws.com/alexa-static/top-1m.csv.zip
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四、代码实现1.在测试的时刻小我私家发现存在多处问题，相同的代码多次测试的效果可能不一致，缘故原由有网络问题、平安策略（伪造发件人，相同信息，有的时刻可以乐成，有的时刻被阻挡），因此本文的数据可能和真实效果会有些差距。
2.在挪用dnspython库时使用多线程时会导致效果误差太多，可能是网络缘故原由，以是人人可以自行在自己的网络环境中测试，这内里就使用单线程挪用。
3.在测试的时刻使用的是alexa前10000的数据，这些前一万的域名都是顶级大厂在使用，其对平安的投入和重视水平肯定会跨越后面排名的厂商，因此真实的存在相关平安问题的比例应该是远远跨越文中提供的比例。
这内里直接使用Python的dnspython库，直接输入pip install dnspython可直接安装相关库。
使用dnspython库，可直接查询域名的txt纪录，
coding=”utf-8”import dns.resolverdomain=’jd.com’answers = dns.resolver.query(domain, ‘TXT’)for rdata in answers:print(str(rdata))
可以看到相关效果和使用nslookup返回的效果数据是一致的。
