A fost lansat sistemul de filtrare a spamului Rspamd 3.9, care oferă instrumente de evaluare a mesajelor după diverse criterii, inclusiv reguli, metode statistice și liste negre, pe baza cărora se formează ponderea finală a mesajului, care este utilizată pentru a decide dacă se blochează. . Rspamd acceptă aproape toate caracteristicile implementate în SpamAssassin și are o serie de caracteristici care vă permit să filtrați e-mailurile în medie de 10 ori mai rapid decât SpamAssassin, precum și să oferiți o calitate mai bună a filtrării. Codul de sistem este scris în limbaj C și distribuit sub licența Apache 2.0.
Rspamd este construit folosind o arhitectură bazată pe evenimente și este conceput pentru sisteme cu încărcare mare, procesând sute de mesaje pe secundă. Regulile de detectare a spamului sunt extrem de flexibile și, în forma lor cea mai simplă, pot conține expresii regulate, în timp ce în situații mai complexe, acestea pot fi scrise în Lua. Funcționalitatea poate fi extinsă și pot fi adăugate noi tipuri de verificări prin intermediul modulelor care pot fi scrise în C și Lua. De exemplu, sunt disponibile module pentru verificarea expeditorului folosind SPF, confirmare și alte metode. domeniu Autentificarea expeditorului prin DKIM și generarea de interogări DNSBL. Este furnizată o interfață web administrativă pentru a simplifica configurarea, crearea regulilor și urmărirea statisticilor.
În noua versiune:
- Setări îmbunătățite ale clasificatorului Bayesian. Dimensiunea implicită a ferestrei a fost redusă de la 5 la 2 cuvinte, ceea ce a îmbunătățit performanța și a redus consumul de spațiu de stocare de 4 ori fără a degrada nivelul de clasificare a spam-ului. Pentru a testa funcționarea clasificatorului cu diferite setări, este propus utilitarul „rspamadm classifier_test”.
- S-a adăugat un modul GPT care utilizează API-ul OpenAI GPT pentru a clasifica textul prin interogare față de modele de limbi mari, cum ar fi GPT-3.5 Turbo și GPT-4o. Precizia clasificării spam-ului folosind noul modul este mai mică decât cea a clasificatorului bayesian, dar avantajul său este că nu necesită pregătire preliminară și poate ține cont de contextul din mesaje, în timp ce pentru clasificatorul bayesian să funcționeze eficient, este necesară calitatea și pregătirea echilibrată a motorului. Pe lângă identificarea directă a spam-ului în mesaje, modulul GPT poate fi folosit pentru a antrena un clasificator bayesian.
- Este posibil să folosiți împreună modulele known_senders și replies pentru a marca expeditorii verificați, folosind ca semn că răspunsurile le-au fost trimise anterior.
- По умолчанию отключено динамическое изменение ограничений интенсивности отправки сообщений (dynamic ratelimit), связанных с одним отправителем, получателем или adresa IP.
Sursa: opennet.ru
