Megjelent az Rspamd 3.9 spam szűrő rendszer, amely eszközöket biztosít az üzenetek különböző kritériumok szerinti értékelésére, beleértve a szabályokat, statisztikai módszereket és feketelistákat, amelyek alapján az üzenetek végső súlyát képezik, amelyet a blokkolás szükségességének meghatározásához használnak. Az Rspamd gyakorlatilag minden funkcionalitást támogat, amelyet a SpamAssassin valósított meg, és számos olyan jellemzője van, amely lehetővé teszi a levelek átlagosan 10-szer gyorsabb szűrését, mint a SpamAssassin, valamint jobb szűrési minőséget biztosít. A rendszer kódja C nyelven íródott és Apache 2.0 licenc alatt terjesztik.
Az Rspamd eseményalapú architektúrára épül, és eredetileg nagy terhelésű rendszerekben való alkalmazásra készült, lehetővé téve száz üzenet másodpercenkénti feldolgozását. A spam jeleinek észlelésére szolgáló szabályok rendkívül rugalmassággal rendelkeznek, és egyszerűbb formájukban reguláris kifejezéseket tartalmazhatnak, míg összetettebb helyzetekben Lua nyelven is kidolgozhatók. A funkcionalitás bővítése és új ellenőrzési típusok hozzáadása modulok segítségével valósul meg, amelyeket C és Lua nyelveken lehet létrehozni. Például elérhetők olyan modulok, amelyek lehetővé teszik a küldő ellenőrzését SPF használatával. domain a küldő DKIM általi ellenőrzésével, DNSBL listákra történő lekérdezések végrehajtásával. A beállítások egyszerűsítése, a szabályok létrehozása és a statisztikák nyomon követése érdekében egy adminisztratív webes felület áll rendelkezésre.
Az új verzióban:
- Javították a Bayes-i klasszifikáló beállításait. Az alapértelmezett ablak méretét 5 szóról 2 szóra csökkentették, ami lehetővé tette a teljesítmény növelését és a tárolási hely 4-szeres csökkentését a spam klasszifikálás szintjének leromlása nélkül. A klasszifikáló különböző beállításokkal való működésének tesztelésére egy "rspamadm classifier_test" segédprogramot kínálnak.
- Hozzáadva a GPT modul, amely az OpenAI GPT API-t használja a szöveg klasszifikálására nagy nyelvi modellek, például a GPT-3.5 Turbo és a GPT-4o lekérdezésével. Az új modul által végzett spam klasszifikálás pontossága alacsonyabb, mint a bayes-i klasszifikálóé, de előnye, hogy nem igényel előzetes képzést és figyelembe tudja venni az üzenetek szövegkörnyezetét, míg a bayes-i klasszifikáló hatékony működéséhez minőségi és kiegyensúlyozott tréning szükséges. A modul a spam azonosításán kívül a bayes-i klasszifikáló tréningjére is alkalmazható.
- Megvalósítva a known_senders és replies modulok együttműködése a megerősített feladók megjelölésére, azzal a kritériummal, hogy számukra korábban válaszokat küldtek.
- Alapértelmezés szerint le van tiltva a dinamikus üzenetküldési sebességkorlátozások (dynamic ratelimit) dinamikus megváltoztatása, amelyek egy feladó, egy címzett vagy... IP-cím.
Forrás: opennet.ru
