その他のメールサーバー
Spam Scannerは4つのプロトコルを話すため、ほとんどのメールソフトウェアは専用のプラグインなしで使えます。
| プロトコル | コマンド | 利用するソフトウェア |
|---|---|---|
| milter | spamscanner milter | Postfix、Sendmail、OpenSMTPD(filter-milterを使用) |
| spamd | spamscanner spamd | spamc、Exim、Haraka、その他SpamAssassin向けに書かれたもの |
| HTTP | spamscanner http | スクリプト、Webhook、独自のMTAやサービス |
| パイプ | spamscanner scan、spamscanner filter | Postfixのパイプ、procmail、maildrop、cronジョブ |
PostfixとSendmailには専用のページがあります。
SpamAssassinのspamdをそのまま置き換える#
spamscanner spamdはSpamAssassinのspamdプロトコルに応答します。CHECK、SYMBOLS、REPORT、REPORT_IFSPAM、PROCESS、HEADERS、PING、そして--allow-tellを指定すればTELLにも応答します。SpamAssassin向けに書かれたソフトウェアはそのまま動きます。spamdを止め、同じポートでSpam Scannerを起動してください。
sudo systemctl disable --now spamd # or spamassassin, depending on the distribution
spamscanner spamd --port 783 --authspamcでは次のようにします。
spamc -c < message.eml # prints "16.3/5.0", exits 1 for spam
spamc -R < message.eml # the report
spamc < message.eml > out.eml # the message with X-Spam-* headers
spamc -L spam < message.eml # learn (needs --allow-tell)リポジトリのエンドツーエンドテストでは、SpamAssassin自身のspamcを使ってテストしています。
Exim#
Eximのspam ACL条件はspamdと通信します。メインの設定に次のように記述します。
spamd_address = 127.0.0.1 783DATA ACL(Debianのexim4ではacl_check_data)に次のように記述します。
warn spam = nobody:true
add_header = X-Spam-Score: $spam_score
add_header = X-Spam-Report: $spam_report
# Refuse mail at the reject threshold: 15 points is 150 in $spam_score_int.
defer spam = nobody:true
condition = ${if >={$spam_score_int}{150}}
message = Message rejected as spam ($spam_score points)deferは一時的な4xxエラーで応答するため、送信者は再送し、誤りがあっても修正できます。結果が正しいと確認できたら、恒久的に拒否するようdenyに変更してください。
Haraka#
Harakaのspamassassinプラグインはspamdと通信します。config/pluginsで有効にし、config/spamassassin.iniに次のように設定します。
spamd_socket=127.0.0.1:783
munge_subject_threshold=5
subject_prefix=[SPAM]
reject_threshold=15
old_headers_action=dropDovecot:迷惑メールフォルダーと学習#
Sieveのルールで、タグ付きのメールを迷惑メールフォルダー(Junk)に振り分けます。
require ["fileinto"];
if header :is "X-Spam-Flag" "YES" {
fileinto "Junk";
stop;
}IMAPSieveを使えば、メッセージを迷惑メールフォルダーに移動したり、そこから戻したりすることでモデルに学習させられます。トークンとモデルファイルを指定してHTTP APIを起動します。
spamscanner http --port 7832 --token "$SPAMSCANNER_TOKEN" --out /var/lib/spamscanner/model.jsonそして、milterまたはspamdサーバーが--model /var/lib/spamscanner/model.json(またはSPAMSCANNER_MODEL)で同じモデルを使うようにします。学習した内容を反映させるため、ときどき再起動してください。sieve_pipeが実行するスクリプトでメッセージを送信します。
#!/bin/sh
# /usr/local/lib/dovecot/report-spam.sh (report-ham.sh is the same with /learn/ham)
exec curl -fsS -X POST -H "Authorization: Bearer $SPAMSCANNER_TOKEN" \
--data-binary @- http://127.0.0.1:7832/learn/spam残りの設定はDovecotのスパム報告ガイドにあります。スクリプトから学習するスパムフィルターであれば、どれも同じ設定です。
procmailとmaildrop#
# ~/.procmailrc
:0fw
| spamscanner scan - --headers
:0:
* ^X-Spam-Flag: YES
Junk/maildrop:
xfilter "spamscanner scan - --headers"
if (/^X-Spam-Flag: YES/)
{
to "$HOME/Maildir/.Junk/"
}scan --headersはスパムの場合に1で終了します。上のルールでは、procmailとmaildropは終了コードではなく出力を使います。
HTTP API#
HTTPリクエストを送れるプログラムであれば、どれでもメールをスキャンできます。
spamscanner http --port 7832 --token "$SPAMSCANNER_TOKEN"
curl -s -X POST -H "Authorization: Bearer $SPAMSCANNER_TOKEN" \
--data-binary @message.eml "http://127.0.0.1:7832/scan?ip=203.0.113.5&from=alice@example.com&to=bob@example.org"すべてのエンドポイントはHTTP APIに記載しています。
Node.jsのメールサーバー内で#
smtp-server、Harakaのプラグイン、その他のNode.jsサーバーでは、ライブラリを直接呼び出します。
import SpamScanner from 'spamscanner';
const scanner = new SpamScanner({authentication: true});
// smtp-server's onData handler
async function onData(stream, session, callback) {
const result = await scanner.scan(stream, {
session: {
remoteAddress: session.remoteAddress,
resolvedClientHostname: session.clientHostname,
helo: session.hostNameAppearsAs,
envelope: session.envelope,
},
});
if (result.action === 'reject') {
const error = new Error('Message rejected as spam');
error.responseCode = 451;
return callback(error);
}
// Deliver, with result.isSpam deciding the folder.
callback();
}smtp-serverのsession.envelopeは、Spam Scannerが読み取るmailFromとrcptToの形をすでに備えています。