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Deploy e nuvem (DevOps)35 mil · #6056

performing-dmarc-policy-enforcement-rollout

Ensina seu agente de IA a cuidar de mensagens e atendimento.

O que ela faz

Esta ferramenta ajuda a proteger seu e-mail contra falsificações. Ela configura gradualmente um sistema chamado DMARC para garantir que apenas seus e-mails legítimos sejam enviados e bloqueia os falsos.

Quando usar

  • ✓Ao configurar a segurança de e-mail pela primeira vez.
  • ✓Ao atualizar as regras de segurança de e-mail.
  • ✓Quando você recebe reclamações sobre e-mails falsos.

Exemplo do que pedir para a IA

“Configure a proteção DMARC para meu domínio.”

Quer saber mais? Abra as seções abaixo.

Como usar

O jeito mais fácil: copie a mensagem abaixo e cole no Claude, ChatGPT, Cursor ou outra IA. Ela lê a skill e segue as instruções.

Link da skill

https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/blob/main/skills/performing-dmarc-policy-enforcement-rollout/SKILL.md

Mensagem pronta para colar

Use esta skill para me ajudar: https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/blob/main/skills/performing-dmarc-policy-enforcement-rollout/SKILL.md Leia o arquivo SKILL.md desse link e siga as instruções dele na minha tarefa.
Como funciona

A ferramenta primeiro verifica quais fontes enviam e-mails em seu nome. Em seguida, ela ajusta as configurações técnicas (SPF e DKIM) para que essas fontes sejam reconhecidas como legítimas. Finalmente, ela ativa gradualmente as regras de bloqueio para e-mails falsos.

Instalação

Jeito mais fácil: copie o link da skill e cole no Claude, ChatGPT ou Cursor pedindo para seguir as instruções.

No terminal (Claude Code, Codex, Cursor), na pasta do projeto:

npx skills add mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills --skill performing-dmarc-policy-enforcement-rollout

Ou baixe só o arquivo:

curl -L https://raw.githubusercontent.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/main/skills/performing-dmarc-policy-enforcement-rollout/SKILL.md -o SKILL.md
Conteúdo técnico (SKILL.md)

Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.

Implementando a Aplicação de Políticas DMARC

Visão Geral

Domain-based Message Authentication, Reporting and Conformance (DMARC) é a base da proteção anti-spoofing de e-mails. Uma implementação DMARC progride através de três fases: monitoramento (p=none), quarentena (p=quarantine) e aplicação total (p=reject). Quando configurado em p=reject, qualquer e-mail que falhe nas verificações SPF e DKIM é rejeitado imediatamente. Google e Yahoo agora exigem DMARC para remetentes em massa (mais de 5.000 e-mails), impulsionando uma redução de 65% em mensagens não autenticadas. A implementação geralmente leva de 3 a 6 meses para uma implantação segura.

Quando Usar

  • Ao realizar avaliações de segurança que envolvam a implementação de políticas DMARC
  • Ao seguir procedimentos de resposta a incidentes para eventos de segurança relacionados
  • Ao realizar atividades programadas de testes ou auditoria de segurança
  • Ao validar controles de segurança através de testes práticos

Pré-requisitos

  • Acesso administrativo ao gerenciamento de DNS para o domínio
  • Compreensão dos protocolos SPF, DKIM e DMARC (RFC 7208, 6376, 7489)
  • Inventário completo de todas as fontes legítimas de envio de e-mail
  • Ferramenta de análise de relatórios DMARC (EasyDMARC, DMARCLY, Valimail ou dmarcian)
  • Gateway de e-mail com capacidade de aplicação DMARC

Conceitos Chave

Níveis de Política DMARC

Política Comportamento Caso de Uso
p=none Apenas monitorar, nenhuma ação em falhas Fase de descoberta
p=quarantine Enviar mensagens com falha para spam/lixo eletrônico Fase de transição
p=reject Bloquear mensagens com falha completamente Aplicação total

Anatomia do Registro DMARC

v=DMARC1; p=quarantine; pct=25; rua=mailto:dmarc-agg@company.com; ruf=mailto:dmarc-forensic@company.com; adkim=r; aspf=r; fo=1
  • p: Política para o domínio organizacional
  • sp: Política para subdomínios
  • pct: Porcentagem de mensagens sujeitas à política (para implementação gradual)
  • rua: Destino do relatório agregado (relatórios XML diários)
  • ruf: Destino do relatório forense (relatórios por falha)
  • adkim: Modo de alinhamento DKIM (r=relaxed, s=strict)
  • aspf: Modo de alinhamento SPF (r=relaxed, s=strict)
  • fo: Opções de relatório de falha (0=ambos falham, 1=qualquer um falha)

Alinhamento SPF e DKIM

  • Alinhamento SPF: O domínio no Return-Path (remetente do envelope) deve corresponder ao domínio do cabeçalho From
  • Alinhamento DKIM: O domínio "d=" na assinatura DKIM deve corresponder ao domínio do cabeçalho From
  • Relaxed (Relaxado): Correspondência do domínio organizacional (sub.exemplo.com corresponde a exemplo.com)
  • Strict (Rígido): Correspondência exata do domínio exigida

Fluxo de Trabalho

Etapa 1: Inventariar Todas as Fontes de Envio (Semanas 1-2)

  • Auditar todos os sistemas que enviam e-mail como seu domínio (marketing, CRM, tickets, transacionais)
  • Documentar serviços de terceiros: Salesforce, Mailchimp, SendGrid, Zendesk, etc.
  • Identificar servidores de e-mail internos, aplicativos e hosts de retransmissão
  • Verificar o envio de e-mail por "shadow IT" (departamentos usando serviços não autorizados)

Etapa 2: Configurar SPF e DKIM (Semanas 2-4)

  • Consolidar o registro SPF com todos os IPs de envio legítimos e includes
  • Garantir que o registro SPF permaneça abaixo do limite de 10 consultas DNS
  • Gerar e publicar chaves DKIM para cada fonte de envio
  • Verificar se a assinatura DKIM funciona para todos os caminhos de e-mail de saída
  • Testar com MX Toolbox ou validadores SPF/DKIM do dmarcian

Etapa 3: Implementar DMARC em Modo de Monitoramento (Semanas 4-6)

  • Publicar o registro DMARC inicial: v=DMARC1; p=none; rua=mailto:dmarc@company.com; fo=1
  • Aguardar 1-2 semanas para coletar relatórios agregados representativos
  • Analisar relatórios para identificar remetentes não autorizados e falhas de alinhamento
  • Corrigir SPF/DKIM para todas as fontes legítimas que apresentarem falhas
  • Iterar até que todo o e-mail legítimo passe no DMARC

Etapa 4: Mover para Quarentena com a Tag pct (Semanas 6-12)

  • Atualizar para quarentena em 10%: v=DMARC1; p=quarantine; pct=10; rua=...
  • Monitorar falsos positivos (e-mail legítimo sendo colocado em quarentena)
  • Aumentar o pct gradualmente: 10% -> 25% -> 50% -> 75% -> 100%
  • A cada aumento: aguardar 1-2 semanas e revisar relatórios antes de avançar
  • Corrigir quaisquer problemas de alinhamento restantes descobertos em cada estágio

Etapa 5: Avançar para a Política de Rejeição (Semanas 12-20)

  • Após quarentena estável em 100%, mover para rejeição em 10%: v=DMARC1; p=reject; pct=10; rua=...
  • Aumentar gradualmente o pct: 10% -> 25% -> 50% -> 100%
  • Monitorar de perto e-mails legítimos sendo rejeitados
  • Estabelecer procedimento de reversão de emergência (retornar para quarentena)
  • Aplicar política de subdomínio: sp=reject para subdomínios

Etapa 6: Monitoramento e Manutenção Contínuos

  • Monitorar continuamente os relatórios agregados DMARC
  • Adicionar novas fontes de envio antes que comecem a enviar

…

Perguntas frequentes

Quanto tempo leva para configurar?

Geralmente leva de 3 a 6 meses para garantir que tudo funcione corretamente sem bloquear e-mails importantes.

O que são SPF, DKIM e DMARC?

São protocolos técnicos que ajudam a verificar se um e-mail é realmente de quem diz ser, prevenindo falsificações.

Preciso entender de programação?

Não, a ferramenta guia você no processo. É útil ter acesso às configurações do seu domínio de e-mail.

Detalhes

Descrição original do autor

Execute a phased DMARC rollout by inventorying sending sources, configuring SPF/DKIM alignment, and progressing DNS policy from p=none monitoring through p=quarantine to p=reject enforcement, ensuring all legitimate email sources authenticate before unauthorized senders are blocked. Use when deploying or advancing an organization's DMARC anti-spoofing posture, or when meeting bulk-sender authentic

repo: mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

Popularidade

Estrelas no GitHub
35 mil
Posição no ranking
#6056
Licença
Apache-2.0
Atualizada em
31/08/2026

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