Mit Spamdaten Arbeiten
Spam & Ham lernen¶
Rspamd lernt, ob es sich um Spam oder Ham handelt, wenn Sie eine Nachricht in oder aus dem Junk-Ordner in ein anderes Postfach als den Papierkorb verschieben. Dies wird durch die Verwendung des Sieve-Plugins "sieve_imapsieve" und Parser-Skripte erreicht.
Rspamd liest auch automatisch Mails, wenn eine hohe oder niedrige Punktzahl erkannt wird (siehe https://rspamd.com/doc/configuration/statistic.html#autolearning). Wir haben das Plugin so konfiguriert, dass es ein vernünftiges Verhältnis zwischen Spam- und Ham-Learnings beibehält.
Die Bayes-Statistiken werden in Redis als Schlüssel BAYES_HAM und BAYES_SPAM gespeichert.
Neben Bayes wird ein lokaler Fuzzy-Speicher verwendet, um wiederkehrende Muster in Texten oder Bildern zu lernen, die auf Ham oder Spam hinweisen.
Sie können auch die Web-UI von Rspamd verwenden, um Ham und/oder Spam zu lernen oder bestimmte Einstellungen von Rspamd anzupassen.
Spam oder Ham aus bestehendem Verzeichnis lernen¶
Sie können einen Einzeiler verwenden, um Mails im Klartextformat (unkomprimiert) zu lernen:
# Ham
for file in /my/folder/cur/*; do docker exec -i $(docker compose ps -q rspamd-mailcow) rspamc learn_ham < $file; done
# Spam
for file in /my/folder/.Junk/cur/*; do docker exec -i $(docker compose ps -q rspamd-mailcow) rspamc learn_spam < $file; done
# Ham
for file in /my/folder/cur/*; do docker exec -i $(docker-compose ps -q rspamd-mailcow) rspamc learn_ham < $file; done
# Spam
for file in /my/folder/.Junk/cur/*; do docker exec -i $(docker-compose ps -q rspamd-mailcow) rspamc learn_spam < $file; done
Erwägen Sie, einen lokalen Ordner als neues Volume an rspamd-mailcow in docker-compose.yml anzuhängen und die gegebenen Dateien innerhalb des Containers zu lernen. Dies kann als Workaround verwendet werden, um komprimierte Daten mit zcat zu parsen. Beispiel:
for file in /data/old_mail/.Junk/cur/*; do rspamc learn_spam < zcat $file; done
Gelernte Daten zurücksetzen (Bayes, Neural)¶
Sie müssen die Schlüssel in Redis löschen, um die gelernten Daten zurückzusetzen, also erstellen Sie zuerst eine Kopie Ihrer Redis-Datenbank:
Kopie der Redis Datenbank¶
# Es ist besser, Redis zu stoppen, bevor Sie die Datei kopieren.
cp /var/lib/docker/volumes/mailcowdockerized_redis-vol-1/_data/dump.rdb /root/
Bayes-Daten zurücksetzen¶
docker compose exec redis-mailcow sh -c 'redis-cli --scan --pattern BAYES_* | xargs redis-cli del'
docker compose exec redis-mailcow sh -c 'redis-cli --scan --pattern RS* | xargs redis-cli del'
docker-compose exec redis-mailcow sh -c 'redis-cli --scan --pattern BAYES_* | xargs redis-cli del'
docker-compose exec redis-mailcow sh -c 'redis-cli --scan --pattern RS* | xargs redis-cli del'
Neurale Daten zurücksetzen¶
docker compose exec redis-mailcow sh -c 'redis-cli --scan --pattern rn_* | xargs redis-cli del'
docker-compose exec redis-mailcow sh -c 'redis-cli --scan --pattern rn_* | xargs redis-cli del'
Fuzzy-Daten zurücksetzen¶
# Wir müssen zuerst die redis-cli aufrufen:
docker compose exec redis-mailcow redis-cli
# In redis-cli geben wir nun ein:
127.0.0.1:6379> EVAL "for i, name in ipairs(redis.call('KEYS', ARGV[1])) do redis.call('DEL', name); end" 0 fuzzy*
# Wir müssen zuerst die redis-cli aufrufen:
docker-compose exec redis-mailcow redis-cli
# In redis-cli geben wir nun ein:
127.0.0.1:6379> EVAL "for i, name in ipairs(redis.call('KEYS', ARGV[1])) do redis.call('DEL', name); end" 0 fuzzy*
Info
Wenn redis-cli sich darüber beschwert...
(error) ERR wrong number of arguments for 'del' command