Foi lançado o sistema de filtragem de spam Rspamd 3.9, que fornece ferramentas para avaliar mensagens com base em diversos critérios, incluindo regras, métodos estatísticos e listas negras, a partir dos quais é formado o peso final da mensagem utilizado para decidir se deve ser bloqueada. O Rspamd suporta praticamente todas as funcionalidades implementadas no SpamAssassin e possui uma série de características que permitem filtrar e-mails em média 10 vezes mais rápido do que o SpamAssassin, além de garantir uma melhor qualidade na filtragem. O código do sistema é escrito em C e é distribuído sob a licença Apache 2.0.
Rspamd é construído utilizando uma arquitetura orientada a eventos e foi projetado inicialmente para uso em sistemas de alta carga, permitindo o processamento de centenas de mensagens por segundo. As regras para identificação de sinais de spam são altamente flexíveis e podem conter expressões regulares em sua forma mais simples, enquanto em situações mais complexas podem ser elaboradas na linguagem Lua. A expansão da funcionalidade e a adição de novos tipos de verificações são implementadas por meio de módulos, que podem ser criados em C e Lua. Por exemplo, módulos estão disponíveis para verificar o remetente utilizando SPF, confirmação de domínio do remetente através de DKIM, formação de consultas em listas DNSBL. Para simplificar a configuração, criação de regras e acompanhamento de estatísticas, é fornecida uma interface web administrativa.
Na nova versão:
- As configurações do classificador bayesiano foram aprimoradas. O tamanho da janela default foi reduzido de 5 para 2 palavras, o que resultou em um aumento de desempenho e uma redução de 4 vezes no uso de espaço de armazenamento, sem degradar o nível de classificação de spam. Para testar o funcionamento do classificador com diferentes configurações, foi proposta a ferramenta 'rspamadm classifier_test'.
- Foi adicionado o módulo GPT, que utiliza a API OpenAI GPT para classificar texto através de consultas a grandes modelos de linguagem, como o GPT-3.5 Turbo e o GPT-4. A precisão da classificação de spam com o novo módulo é inferior à do classificador bayesiano, mas sua vantagem é que não requer treinamento prévio e pode considerar o contexto nas mensagens, enquanto para que o classificador bayesiano funcione efetivamente, é necessário um treinamento de motor de alta qualidade e equilibrado. Além da detecção direta de spam nas mensagens, o módulo GPT pode ser utilizado para treinar o classificador bayesiano.
- Implementada a possibilidade de compartilhar os módulos known_senders e replies para marcar remetentes verificados, usando como critério o fato de que eles já receberam respostas anteriormente.
- A alteração dinâmica das restrições de intensidade de envio de mensagens (dynamic ratelimit), relacionadas a um único remetente ou destinatário, está desativada por padrão. endereço IP.
Fonte: opennet.ru
