Biblioteca de filtro de spam para Node.js

Shell
npm install spamscanner
JavaScript
import SpamScanner from 'spamscanner';

const scanner = new SpamScanner();
const result = await scanner.scan(rawMessage);

if (result.isSpam) {
  console.log(result.score, result.tests.map(test => test.name));
}

scan() recibe un Buffer, una cadena, un Uint8Array o un flujo legible, así que el flujo SMTP de smtp-server puede entrar directamente. CommonJS funciona con require('spamscanner'), y se incluyen los tipos de TypeScript.

Con smtp-server#

JavaScript
import {SMTPServer} from 'smtp-server';
import SpamScanner from 'spamscanner';

const scanner = new SpamScanner({authentication: true});

const server = new SMTPServer({
  async onData(stream, session, callback) {
    const result = await scanner.scan(stream, {
      session: {
        remoteAddress: session.remoteAddress,
        helo: session.hostNameAppearsAs,
        envelope: session.envelope,
      },
    });

    if (result.action === 'reject') {
      return callback(Object.assign(new Error('Message rejected as spam'), {responseCode: 451}));
    }

    callback();
  },
});

Qué dice el resultado#

Cada resultado tiene una puntuación, una acción (accept, tag o reject) y las pruebas que se activaron, cada una con puntos y un motivo. Los resultados detallados incluyen la probabilidad y los indicios más fuertes del clasificador, cada hallazgo de phishing y de adjuntos, los resultados de autenticación y el idioma.

Enseñarle#

JavaScript
await scanner.learn(rawMessage, 'spam');
scanner.saveModel('./model.json');

const trained = new SpamScanner({classifier: './model.json'});

Más#

  • Los servidores también se exportan: MilterServer, createHttpServer, createSpamdServer.
  • Modelos de lenguaje: new SpamScanner({llm: {provider: 'ollama', model: 'qwen3.5:4b'}}).
  • Probado en Node.js 18, 20, 22 y 24, con un 100 % de cobertura de pruebas.

Referencia de la API

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