Byl vydán systém filtrování spamu Rspamd 3.9, který poskytuje prostředky pro hodnocení zpráv podle různých kritérií, včetně pravidel, statistických metod a černých seznamů, na jejichž základě se určuje konečná váha zprávy, používaná k rozhodnutí o nutnosti blokace. Rspamd podporuje téměř všechny funkce implementované v SpamAssassin a má řadu vlastností, které umožňují filtrovat poštu průměrně desetkrát rychleji než SpamAssassin a také zajišťují lepší kvalitu filtrování. Kód systému je napsán v jazyce C a je distribuován pod licencí Apache 2.0.
Rspamd je postaven na základě událostmi řízené architektury (Event-driven) a byl původně navržen pro použití v vysoko zatížených systémech, což umožňuje zpracovávat stovky zpráv za sekundu. Pravidla pro identifikaci znaků spamu mají vysokou flexibilitu a v nejjednodušší formě mohou obsahovat regulární výrazy, zatímco v složitějších situacích mohou být psána v jazyce Lua. Rozšíření funkčnosti a přidávání nových typů kontrol je realizováno prostřednictvím modulů, které mohou být vytvářeny v jazycích C a Lua. Například jsou k dispozici moduly pro ověřování odesílatele pomocí SPF, potvrzení domény odesílatele prostřednictvím DKIM, vytváření dotazů na seznamy DNSBL. Pro usnadnění nastavení, vytváření pravidel a sledování statistik je poskytován administrativní webový rozhraní.
V nové verzi:
- Byly vylepšeny nastavení bayesovského klasifikátoru. Výchozí velikost okna byla snížena z 5 na 2 slova, což vedlo ke zvýšení výkonu a čtyřnásobnému snížení spotřeby místa v úložišti bez degradace úrovně klasifikace spamu. Pro testování práce klasifikátoru s různými nastaveními byla nabízena utilita "rspamadm classifier_test".
- Byl přidán modul GPT, který využívá API OpenAI GPT k klasifikaci textu pomocí dotazů na velké jazykové modely, jako jsou GPT-3.5 Turbo a GPT-4o. Přesnost klasifikace spamu pomocí nového modulu je nižší než u bayesovského klasifikátoru, jeho předností je však to, že nevyžaduje předchozí trénink a může brát v úvahu kontext zpráv, zatímco pro efektivní fungování bayesovského klasifikátoru je nutný kvalitní a vyvážený trénink motoru. Kromě přímého odhalení spamu ve zprávách může být modul GPT použit také k trénování bayesovského klasifikátoru.
- Byla implementována možnost sdílení modulů known_senders a replies pro označování ověřených odesílatelů s využitím toho, že jim byly dříve zasílány odpovědi.
- Ve výchozím nastavení je deaktivována dynamická změna omezení intenzity posílání zpráv (dynamic ratelimit), spojená s jedním odesílatelem, příjemcem nebo IP adresou.
Zdroj: opennet.ru
