Escáner Python minimalista para archivos EML diseñado para auditar tokens derivados de cabeceras y nombres de archivos adjuntos y así comprobar si esos valores aparecen dentro de las partes decodificadas del mensaje
Resumen funcional: el primer script examina un archivo EML y extrae una lista de tokens provenientes de cabeceras como Message-ID (con los signos angulares eliminados), identificadores de conversación personalizados en cabeceras X-Header-ConversationID, cadenas boundary presentes en Content-Type y nombres de ficheros declarados en Content-Disposition o en el campo name de Content-Type. Tras eliminar duplicados, cada parte del mensaje se decodifica según su codificación de transferencia y charset. En las partes textuales se busca la ocurrencia literal de cada token y, en partes binarias, se busca la representación ASCII del token dentro de los bytes. Si se encuentra un token el scanner informa la parte y muestra un fragmento de contexto; si no se encuentran coincidencias es habitualmente seguro alterar solo cabeceras, nombres de archivo o boundaries en el generador de EML
Cómo usar el scanner: python scan_eml_tokens.py path/to/sample.eml Este comando imprime los tokens extraídos y reporta cualquier aparición dentro de las partes decodificadas
Decodificador complementario: el segundo script crea una vista decodificada y exporta cada parte a disco para inspección humana. Funcionalidades clave: saneamiento seguro de nombres de archivo para evitar rutas o caracteres problemáticos, creación de un directorio de salida que contiene headers.txt con cabeceras originales, decoded_view.txt con un resumen y muestras útiles, guardado de text/plain a .txt y text/html a .html decodificados en UTF-8, guardado de application/xml o application/json como .xml o .json y extracción de adjuntos binarios conservando o inferiendo extensiones comunes como .pdf .docx .png .jpg
Salida esperada tras ejecutar python decode_eml.py path/to/sample.eml: un directorio sample_decoded con headers.txt decoded_view.txt archivos body.html o body.txt si existen partes textuales, ficheros .xml o .json si hay payloads estructurados y todos los adjuntos binarios guardados para análisis forense
Buenas prácticas: utilice el scanner antes de modificar generadores de EML para comprobar que no hay fugas de identificadores en el cuerpo del mensaje. Use el decodificador para revisar manualmente partes potencialmente sensibles y para extraer contenido que necesite procesar en flujos de trabajo posteriores
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