A avut loc lansarea sistemului de filtrare a spamului Rspamd 3.9, care oferă instrumente pentru evaluarea mesajelor pe baza unor criterii diverse, incluzând reguli, metode statistice și liste negre, pe baza cărora se formează greutatea finală a mesajului, utilizată pentru a lua decizia de a bloca sau nu. Rspamd susține practic toate funcționalitățile implementate în SpamAssassin și dispune de o serie de caracteristici care permit filtrarea mesajelor de email de aproximativ 10 ori mai repede decât SpamAssassin, asigurând de asemenea o calitate mai bună a filtrării. Codul sistemului este scris în limbajul C și este distribuit sub licența Apache 2.0.
Rspamd este construit utilizând o arhitectură orientată pe evenimente și este conceput inițial pentru a fi utilizat în sisteme cu sarcini de lucru mari, permițând procesarea a sute de mesaje pe secundă. Reguli pentru identificarea indiciilor de spam sunt foarte flexibile și, în forma lor cea mai simplă, pot conține expresii regulate, iar în situații mai complexe pot fi formulate în limbajul Lua. Extinderea funcționalității și adăugarea de noi tipuri de verificări este realizată prin module, care pot fi create în limbajele C și Lua. De exemplu, sunt disponibile module pentru verificarea expeditorului utilizând SPF, confirmarea domeniu expeditorului prin DKIM, generarea cererilor către listele DNSBL. Pentru a simplifica configurarea, crearea de reguli și monitorizarea statisticilor, este furnizat un interfață web de administrare.
În noua versiune:
- Au fost îmbunătățite setările clasificatorului bayesian. Dimensiunea feroniei implicit a fost redusă de la 5 la 2 cuvinte, ceea ce a permis creșterea performanței și o reducere cu 4 ori a consumului de spațiu de stocare fără degradarea nivelului de clasificare a spamului. Pentru testarea funcționării clasificatorului cu diferite setări, a fost propusă utilitarul „rspamadm classifier_test”.
- A fost adăugat un modul GPT care utilizează API-ul OpenAI GPT pentru clasificarea textului prin interogarea unor modele lingvistice mari, precum GPT-3.5 Turbo și GPT-4o. Precizia clasificării spamului cu ajutorul noului modul este mai mică decât cea a clasificatorului bayesian, însă avantajul său este că nu necesită antrenament prealabil și poate lua în considerare contextul mesajelor, în timp ce pentru o funcționare eficientă a clasificatorului bayesian este necesar un antrenament de calitate și echilibrat al motorului. Pe lângă identificarea directă a spamului în mesaje, modulul GPT poate fi utilizat pentru antrenarea clasificatorului bayesian.
- A fost implementată posibilitatea de a partaja modulele known_senders și replies pentru a marca expeditorii verificați, folosind ca semn că le-au fost trimise anterior răspunsuri.
- Modificarea dinamică a limitelor de intensitate a trimitere mesajelor (dynamic ratelimit), legate de un singur expeditor, destinatar sau este dezactivată implicit. adresa IP.
Sursa: opennet.ro
