# Riga di comando ```text spamscanner [options] ``` | Comando | Cosa fa | | ------------------------------------------ | -------------------------------------------------------------------------------------------- | | `scan [file\|-]` | Analizza un messaggio da un file o dallo standard input | | `filter -f -- ` | Content filter di Postfix: analizza lo standard input, aggiunge le intestazioni e lo inoltra | | `milter` | Milter per Postfix e Sendmail, porta 7831 | | `http` | API HTTP, porta 7832 | | `server` | Semplice server TCP, porta 7830 | | `spamd` | Server spamd compatibile con SpamAssassin, porta 783 | | `train` | Addestra un modello da file mbox, Maildir, cartelle o dataset | | `eval` | Misura un modello su posta etichettata | | `learn spam\|ham [file\|-] --model ` | Insegna un messaggio a un modello | | `llm-test` | Verifica le impostazioni del modello linguistico con tre messaggi di esempio | | `models` | Elenca i modelli aperti consigliati | | `version`, `help` | | ## scan ```sh spamscanner scan message.eml spamscanner scan - < message.eml spamscanner scan message.eml --json spamscanner scan message.eml --headers > tagged.eml spamscanner scan message.eml --subject-tag "[SPAM]" > tagged.eml ``` | Opzione | Significato | | -------------------------- | ------------------------------------------------------------ | | `--json` | Stampa il risultato completo in JSON | | `--headers` | Stampa il messaggio con le intestazioni `X-Spam-*` aggiunte | | `--subject-tag ` | Aggiunge anche un prefisso all'oggetto dello spam | | `--verbose` | Mostra ogni test e gli indizi più forti del classificatore | | `--threshold ` | Punteggio a cui la posta è spam (predefinito 5) | | `--reject-threshold ` | Punteggio a cui la posta viene rifiutata (predefinito 15) | | `--model ` | Un file di modello al posto di quello incluso | | `--no-classifier` | Non usa il classificatore | | `--config ` | Un file JSON con le [opzioni della libreria](https://spamscanner.net/it/docs/api/#options) | | `--allow-language ` | Lingue accettate, ad esempio `en,de,fr` | Codici di uscita: 0 ham, 1 spam, 2 errore. ### Sessione SMTP | Opzione | Significato | | ------------------- | ---------------------------------------------------------- | | `--ip
` | Indirizzo IP del client che ha inviato il messaggio | | `--hostname ` | Il nome DNS inverso verificato del client | | `--helo ` | Il nome fornito in HELO o EHLO | | `--from
` | Mittente dell'envelope (MAIL FROM) | | `--to
` | Destinatario dell'envelope; ripetibile per più destinatari | ### Controlli | Opzione | Significato | | --------------------- | -------------------------------------------------------------------------------- | | `--auth` | Verifica SPF, DKIM, DMARC e ARC (richiede `--ip`) | | `--dnsbl ` | Blocklist di IP, ad esempio `zen.spamhaus.org`; ripetibile | | `--uribl ` | Blocklist di domini per i link, ad esempio `dbl.spamhaus.org`; ripetibile | | `--dns-server ` | Name server per i controlli DNS; ripetibile | | `--no-cloudflare` | Non interroga i resolver con filtraggio di Cloudflare sui link | | `--clamav [socket]` | Analizza gli allegati con clamd, sul suo socket predefinito o su quello indicato | | `--allowlist ` | Accetta sempre questo indirizzo IP, dominio o indirizzo; ripetibile | | `--denylist ` | Rifiuta sempre questo indirizzo IP, dominio o indirizzo; ripetibile | ### Modello linguistico | Opzione | Significato | | ---------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | `--llm ` | `ollama`, `clef-flash`, `jev`, `openai`, `anthropic` e altri ([elenco](https://spamscanner.net/it/docs/llm/#providers)) | | `--llm-model ` | Modello, ad esempio `qwen3.5:4b` o `claude-haiku-4-5` | | `--llm-method ` | `decision` (una probabilità per ogni verdetto, in un solo passaggio; il valore predefinito dove disponibile) o `generate` ([metodi](https://spamscanner.net/it/docs/llm/#decision-or-generation)) | | `--llm-account ` | ID dell'account Cloudflare, per `clef` e `clef-flash` | | `--llm-url ` | URL di base, ad esempio `http://10.0.0.5:11434` | | `--llm-host`, `--llm-port`, `--llm-path`, `--llm-protocol` | Modifica una parte dell'URL del provider | | `--llm-api-key ` | Chiave API; vedi anche le variabili d'ambiente più sotto | | `--llm-auth ` | `bearer`, `x-api-key`, `api-key`, `basic`, `header` o `none` | | `--llm-auth-header ` | Intestazione per la chiave, con `--llm-auth header` | | `--llm-username`, `--llm-password` | Per `--llm-auth basic` | | `--llm-header "Name: value"` | Intestazione aggiuntiva della richiesta; ripetibile | | `--llm-mode ` | `auto` (solo casi dubbi, il valore predefinito) o `always` | | `--llm-timeout ` | Predefinito 30000 | | `--llm-policy ` | Regole aggiuntive per il modello, ad esempio "Non inviamo mai fatture" | | `--llm-redact`, `--no-llm-redact` | Rimuove prima i dati personali; attivo per impostazione predefinita per i provider remoti | ## filter Un [content filter di Postfix](https://spamscanner.net/it/docs/postfix/#content-filter). Legge un messaggio dallo standard input, aggiunge le intestazioni `X-Spam-*` e lo passa a sendmail con lo stesso envelope. ```sh spamscanner filter -f "$sender" -- "$recipient" ``` | Opzione | Significato | | --------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------ | | `--sendmail ` | Predefinito `/usr/sbin/sendmail` | | `--subject-tag ` | Aggiunge un prefisso all'oggetto dello spam | | `--reject` | Rimanda al mittente la posta che raggiunge la soglia di rifiuto invece di inoltrarla | | `--discard` | Scarta la posta che raggiunge la soglia di rifiuto invece di inoltrarla | I codici di uscita seguono le convenzioni di sendmail, che Postfix legge: 0 consegnato (o scartato), 64 nessun destinatario indicato, 69 rifiutato come spam (Postfix lo rimanda al mittente), 75 qualsiasi errore, quindi Postfix conserva il messaggio e riprova più tardi. ## milter, http, server e spamd ```sh spamscanner milter --port 7831 --reject --subject-tag "[SPAM]" spamscanner http --port 7832 --token "$SPAMSCANNER_TOKEN" spamscanner server --port 7830 spamscanner spamd --port 783 ``` La porta 783 è quella usata per impostazione predefinita dai client SpamAssassin. Le porte sotto 1024 richiedono root o la capability `CAP_NET_BIND_SERVICE`; usa un'altra porta, come `--port 7833`, e indicala al client. | Opzione | Significato | | --------------------- | ------------------------------------------------------------------------- | | `--port ` | Porta TCP | | `--host ` | Indirizzo su cui restare in ascolto (predefinito 127.0.0.1) | | `--socket ` | Resta invece in ascolto su un socket Unix | | `--reject` | Milter: rifiuta la posta che raggiunge la soglia di rifiuto | | `--reject-code ` | Milter: 451, riprova più tardi (il valore predefinito), o 550 | | `--quarantine` | Milter: trattiene lo spam nella quarantena del server di posta | | `--name ` | Milter: il nome di questo server in Authentication-Results | | `--token ` | HTTP: richiede `Authorization: Bearer `; necessario per `/learn` | | `--allow-tell` | spamd: accetta le richieste TELL (`spamc -L spam`) per l'apprendimento | | `--out ` | HTTP e spamd: salva ciò che viene appreso in questo file di modello | | `--subject-tag ` | Milter e spamd: aggiunge un prefisso all'oggetto dello spam | | `--verbose` | Milter: registra ogni analisi. Server TCP: risponde con una riga di testo | Le opzioni di analisi descritte sopra valgono anche per i server. [Il milter](https://spamscanner.net/it/docs/postfix/#milter), [l'API HTTP, il server TCP e spamd](https://spamscanner.net/it/docs/http-api/). ## train, eval e learn ```sh spamscanner train --spam ~/Mail/Junk --ham ~/Mail/Archive --out my-model.json spamscanner eval --model my-model.json --spam test/spam.mbox --ham test/ham.mbox spamscanner learn spam message.eml --model my-model.json ``` | Opzione | Significato | | ----------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------- | | `--spam ` | Spam: un file mbox, una Maildir o una cartella di file `.eml`; ripetibile | | `--ham ` | Ham, allo stesso modo; ripetibile | | `--dataset ` | Un file CSV o JSON Lines con colonne di testo e di etichetta; ripetibile | | `--text-column `, `--label-column ` | Nomi delle colonne, quando non vengono rilevati | | `--out ` | Dove scrivere il modello (predefinito `spamscanner-model.json`) | | `--merge` | Parte dal modello incluso (o da `--model`) invece che da un modello vuoto | `learn` aggiorna il file di modello sul posto, creandolo dal modello incluso la prima volta. [Addestramento](https://spamscanner.net/it/docs/training/) ## llm-test e models ```sh spamscanner models spamscanner llm-test --llm ollama --llm-model qwen3.5:4b ``` `llm-test` invia al modello un messaggio normale e due truffe, in inglese e in italiano, stampa i suoi verdetti, il tempo impiegato per ciascuno, il metodo usato e l'hardware, ed esce con 0 solo se tutti e tre sono corretti. ## File di configurazione `--config file.json` (o la variabile d'ambiente `SPAMSCANNER_CONFIG`) carica le [opzioni della libreria](https://spamscanner.net/it/docs/api/#options). Le opzioni della riga di comando hanno la precedenza sul file. ```json { "threshold": 6, "authentication": true, "dnsbl": {"ip": ["zen.spamhaus.org"], "domain": ["dbl.spamhaus.org"]}, "dns": {"servers": ["127.0.0.1"]}, "clamav": {"socket": "/var/run/clamav/clamd.ctl"}, "llm": {"provider": "ollama", "model": "qwen3.5:4b"}, "scores": {"deceptiveLink": 4, "FROM_NAME_BRAND": 3} } ``` ## Variabili d'ambiente | Variabile | Significato | | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | -------------------------------------------------------- | | `SPAMSCANNER_CONFIG` | File di configurazione | | `SPAMSCANNER_MODEL` | File di modello usato al posto di quello incluso | | `SPAMSCANNER_TOKEN` | Token per l'API HTTP | | `SPAMSCANNER_LLM_API_KEY` | Chiave API per qualsiasi provider di modelli linguistici | | `CLOUDFLARE_API_TOKEN` e `CLOUDFLARE_ACCOUNT_ID`, `TYPESAFE_API_KEY`, `OPENAI_API_KEY`, `ANTHROPIC_API_KEY`, `GEMINI_API_KEY`, `MISTRAL_API_KEY`, `GROQ_API_KEY`, `OPENROUTER_API_KEY`, `DEEPSEEK_API_KEY`, `XAI_API_KEY`, `TOGETHER_API_KEY`, `FIREWORKS_API_KEY`, `CEREBRAS_API_KEY`, `HF_TOKEN`, `AZURE_OPENAI_API_KEY` | La chiave specifica di ciascun provider | | `NODE_DEBUG=spamscanner*` | Log di debug |