Ilmus Rspamd 3.9 rämpsposti filtreerimissüsteem, mis pakub vahendeid sõnumite hindamiseks erinevate kriteeriumide alusel, sealhulgas reeglid, statistilised meetodid ja mustad nimekirjad, mille põhjal moodustatakse lõppkaalus, mida kasutatakse otsuse tegemiseks blokeerimise vajaduse kohta. Rspamd toetab praktiliselt kõiki funktsioone, mis on ellu viidud SpamAssassini poolt, ning sellel on mitmeid omadusi, mis võimaldavad filtreerida poste keskmiselt 10 korda kiiremini kui SpamAssassin, samuti tagavad parema filtreerimise kvaliteedi. Süsteemi kood on kirjutatud C keeles ja see levitatakse Apache 2.0 litsentsi alusel.
Rspamd on ehitatud sündmusjuhtimise arhitektuuril (Event-driven) ja on algselt loodud kasutamiseks kõrge koormusega süsteemides, võimaldades töödelda sadu teadete sekundi jooksul. Rämpsposti tuvastamise reeglid on väga paindlikud ja kõige lihtsamal kujul võivad need sisaldada regulaaravaldisi, samas kui keerukamate olukordade puhul võivad need olla kirjutatud Lua keeles. Funktsionaalsuse laiendamine ja uute kontrollitüüpide lisamine toimub moduli kaudu, mis võivad olla loodud C ja Lua keeles. Näiteks on saadaval moodulid saatja kontrollimiseks SPF abil, domeeni saatja kinnitamiseks DKIM-i kaudu ja päringute loomiseks DNSBL loeteludesse. Seadistamise, reeglite loomise ja statistika jälgimise hõlbustamiseks on olemas halduslik veebiliides.
Uues versioonis:
- Parandatud on baiese klassifikaatori seadeid. Vaikeseade akna suurus on vähendatud 5-lt 2-le sõnale, mis on kasvatanud jõudlust ja vähendanud salvestusruumi tarbimist 4 korda ilma spämmi klassifitseerimise taseme halvenemiseta. Klassifikaatori erinevate seadistuste testimiseks on pakutud utiliiti "rspamadm classifier_test".
- Lisatud on GPT-moodul, mis kasutab OpenAI GPT API-d teksti klassifitseerimiseks läbi suure keelemudeli päringute, nagu GPT-3.5 Turbo ja GPT-4o. Uue mooduli abil on rämpsposti klassifitseerimise täpsus madalam kui baayeslikul klassifitseerijal, kuid selle eeliseks on, et see ei vaja eelnevat õpetust ja suudab arvesse võtta konteksti sõnumites, samas kui tõhusa baayesliku klassifitseerija jaoks on vajalik kvaliteetne ja tasakaalustatud mootori koolitus. Lisaks otsesele rämpsposti tuvastamisele saab GPT-moodulit kasutada ka baayesliku klassifitseerija koolitamiseks.
- Rakendatud on võimalus jagada mooduleid known_senders ja replies, et märgistada kinnitatud saatjad, kasutades tunnusena seda, et neile on varem saadetud vastuseid.
- Vaikimisi on välja lülitatud dünaamiline sõnumite saatmise intensiivsuse piirangute muutmine (dynamic ratelimit), mis on seotud ühe saatja, saaja või IP-aadressiga.
Allikas: opennet.ru
