Pustaka filter spam Node.js
npm install spamscannerimport 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() menerima Buffer, string, Uint8Array, atau readable stream, sehingga stream SMTP dari smtp-server dapat langsung dimasukkan. CommonJS berfungsi dengan require('spamscanner'), dan tipe TypeScript sudah disertakan.
Dengan smtp-server#
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();
},
});Isi hasilnya#
Setiap hasil memiliki skor, tindakan (accept, tag, atau reject), dan tes yang terpicu, masing-masing dengan poin dan alasan. Hasil terperinci mencakup probabilitas pengklasifikasi dan petunjuk terkuatnya, setiap temuan phishing dan lampiran, hasil autentikasi, serta bahasanya.
Ajari#
await scanner.learn(rawMessage, 'spam');
scanner.saveModel('./model.json');
const trained = new SpamScanner({classifier: './model.json'});Lainnya#
- Server-servernya juga diekspor:
MilterServer,createHttpServer,createSpamdServer. - Model bahasa:
new SpamScanner({llm: {provider: 'ollama', model: 'qwen3.5:4b'}}). - Diuji pada Node.js 18, 20, 22, dan 24, dengan cakupan tes 100%.