terracota19/SecureMail-API

 ## 项目概述 SecureMail 集成了先进的 **ML 模型**（包括 **NLP 技术**）和安全最佳实践，以高效检测钓鱼邮件。它遵循**安全的软件开发生命周期 (SDLC)**，在所有阶段实施安全措施：**开发、CI/CD 和生产**。

目录

- [可用语言](#available-languages) - [项目概述](#project-overview) - [开发阶段](#development-phase) - [CI/CD 阶段](#cicd-phase) - [生产阶段](#production-phase) - [设计与架构](#design-and-architecture) - [未来增强](#future-enhancements) - [许可证](#license)

可用语言

- [Español](README.es.md) - [Português](README.pt.md)

## 开发阶段 ### 安全编码实践： - **数据清理**： - 使用 **Pydantic** 验证外部输入（用户提供的数据）。 - 审查内部输入（第三方 API 响应）以发现异常。 - **环境变量管理**： - 使用 **Python-dotenv** 管理敏感信息（例如 API 密钥）。 - **威胁缓解策略**： - 实施 OWASP 推荐的安全编码指南。 ## CI/CD 阶段 ### 安全工具与测试： - **Pylint**：强制执行代码质量和安全最佳实践。 - **Pytest**：通过严格的测试确保 API 响应的准确性。 - **Snyk**：进行静态安全分析 (SAST + SCA) 以检测漏洞。 - **Docker Bench Security**：评估 Docker 容器安全配置。 - **OWASP ZAP**：进行动态应用程序安全测试 (DAST) ## 生产阶段 ### 安全与监控： - **持续安全扫描**： - 在生产环境中使用 **Snyk** 进行依赖项漏洞检测。 - 使用 **Docker Bench Security** 进行 runtime 容器安全评估。 - 使用 **OWASP ZAP** 进行动态测试。 - **部署平台**： - 托管在 **Render (PaaS)** 上，使用基于 Docker 的部署以确保可靠性。 ## 设计与架构 ### 数据流架构： SecureMail 遵循**结构化的数据处理 pipeline** 来分析电子邮件。以下是数据流的概述：  - **使用 GPG 密钥进行代码签名**： - 使用 GnuPG 增强 Github 提交中的代码签名安全性。 ## 未来增强 - **集成应用程序安全编排与关联 (ASOC)**。 - **高级威胁建模**： - 使用 **OWASP Threat Dragon** 进行结构化的威胁分析。 ## 许可证 基于 **GPL-3.0** 许可证分发。查看 [LICENSE](./LICENSE) 文件了解更多详情。

标签：Apex, DevOps, Python, REST API, XML 请求, 后端开发, 安全开发, 无后门, 机器学习, 请求拦截, 逆向工具, 钓鱼邮件检测