# 명령줄 ```text spamscanner [options] ``` | 명령 | 하는 일 | | ------------------------------------------ | ----------------------------------------- | | `scan [file\|-]` | 파일이나 표준 입력의 메시지를 검사합니다 | | `filter -f -- ` | Postfix 콘텐츠 필터: 표준 입력을 검사하고 헤더를 추가해 넘겨줍니다 | | `milter` | Postfix와 Sendmail용 milter, 포트 7831 | | `http` | HTTP API, 포트 7832 | | `server` | 일반 TCP 서버, 포트 7830 | | `spamd` | SpamAssassin 호환 spamd 서버, 포트 783 | | `train` | mbox 파일, Maildir, 폴더, 데이터 세트로 모델을 학습합니다 | | `eval` | 레이블이 붙은 메일로 모델 성능을 측정합니다 | | `learn spam\|ham [file\|-] --model ` | 모델에 메시지 하나를 학습시킵니다 | | `llm-test` | 샘플 메시지 세 개로 언어 모델 설정을 확인합니다 | | `models` | 권장 공개 모델 목록을 표시합니다 | | `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 ``` | 옵션 | 의미 | | -------------------------- | -------------------------------------- | | `--json` | 전체 결과를 JSON으로 출력합니다 | | `--headers` | `X-Spam-*` 헤더를 추가한 메시지를 출력합니다 | | `--subject-tag ` | 스팸의 제목 앞에도 태그를 붙입니다 | | `--verbose` | 모든 테스트와 분류기의 가장 강한 단서를 표시합니다 | | `--threshold ` | 메일을 스팸으로 판정하는 점수(기본값 5) | | `--reject-threshold ` | 메일을 거부하는 점수(기본값 15) | | `--model ` | 번들 모델 대신 사용할 모델 파일 | | `--no-classifier` | 분류기를 사용하지 않습니다 | | `--config ` | [라이브러리 옵션](https://spamscanner.net/ko/docs/api/#options)을 담은 JSON 파일 | | `--allow-language ` | 허용할 언어. 예: `en,de,fr` | 종료 코드: 0은 ham, 1은 스팸, 2는 오류. ### SMTP 세션 | 옵션 | 의미 | | ------------------- | --------------------------- | | `--ip
` | 메시지를 보낸 클라이언트의 IP 주소 | | `--hostname ` | 클라이언트의 검증된 역방향 DNS 이름 | | `--helo ` | 클라이언트가 HELO 또는 EHLO에서 밝힌 이름 | | `--from
` | 엔벌로프 발신자(MAIL FROM) | | `--to
` | 엔벌로프 수신자. 여러 명이면 반복합니다 | ### 검사 | 옵션 | 의미 | | --------------------- | ------------------------------------------- | | `--auth` | SPF, DKIM, DMARC, ARC를 검사합니다(`--ip` 필요) | | `--dnsbl ` | IP 차단 목록. 예: `zen.spamhaus.org`. 반복 가능 | | `--uribl ` | 링크용 도메인 차단 목록. 예: `dbl.spamhaus.org`. 반복 가능 | | `--dns-server ` | DNS 검사에 쓸 네임 서버. 반복 가능 | | `--no-cloudflare` | 링크를 Cloudflare의 필터링 리졸버에 조회하지 않습니다 | | `--clamav [socket]` | 기본 소켓 또는 지정한 소켓의 clamd로 첨부 파일을 검사합니다 | | `--allowlist ` | 이 IP 주소, 도메인 또는 주소를 항상 수락합니다. 반복 가능 | | `--denylist ` | 이 IP 주소, 도메인 또는 주소를 항상 거부합니다. 반복 가능 | ### 언어 모델 | 옵션 | 의미 | | ---------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------ | | `--llm ` | `ollama`, `clef-flash`, `jev`, `openai`, `anthropic` 등([목록](https://spamscanner.net/ko/docs/llm/#providers)) | | `--llm-model ` | 모델. 예: `qwen3.5:4b` 또는 `claude-haiku-4-5` | | `--llm-method ` | `decision`(한 단계로 각 판정의 확률을 얻음. 지원되는 곳에서는 기본값) 또는 `generate`([방식](https://spamscanner.net/ko/docs/llm/#decision-or-generation)) | | `--llm-account ` | `clef`와 `clef-flash`에 쓰는 Cloudflare 계정 ID | | `--llm-url ` | 기본 URL. 예: `http://10.0.0.5:11434` | | `--llm-host`, `--llm-port`, `--llm-path`, `--llm-protocol` | 제공자 URL의 일부만 변경합니다 | | `--llm-api-key ` | API 키. 아래 환경 변수도 참고하십시오 | | `--llm-auth ` | `bearer`, `x-api-key`, `api-key`, `basic`, `header` 또는 `none` | | `--llm-auth-header ` | `--llm-auth header` 사용 시 키를 담을 헤더 | | `--llm-username`, `--llm-password` | `--llm-auth basic`용 | | `--llm-header "Name: value"` | 추가 요청 헤더. 반복 가능 | | `--llm-mode ` | `auto`(애매한 메시지만, 기본값) 또는 `always` | | `--llm-timeout ` | 기본값 30000 | | `--llm-policy ` | 모델에 줄 추가 규칙. 예: "당사는 청구서를 이메일로 보내지 않습니다" | | `--llm-redact`, `--no-llm-redact` | 먼저 개인 데이터를 제거합니다. 원격 제공자에게는 기본으로 켜져 있습니다 | ## filter [Postfix 콘텐츠 필터](https://spamscanner.net/ko/docs/postfix/#content-filter)입니다. 표준 입력에서 메시지를 읽고, `X-Spam-*` 헤더를 추가한 뒤, 같은 엔벌로프로 sendmail에 넘겨줍니다. ```sh spamscanner filter -f "$sender" -- "$recipient" ``` | 옵션 | 의미 | | --------------------- | ---------------------------- | | `--sendmail ` | 기본값 `/usr/sbin/sendmail` | | `--subject-tag ` | 스팸의 제목 앞에 태그를 붙입니다 | | `--reject` | 거부 임계값에 이른 메일을 넘겨주지 않고 반송합니다 | | `--discard` | 거부 임계값에 이른 메일을 넘겨주지 않고 버립니다 | 종료 코드는 Postfix가 읽는 sendmail의 규칙을 따릅니다. 0은 전달(또는 폐기), 64는 수신자 미지정, 69는 스팸으로 거부(Postfix가 반송), 75는 모든 종류의 실패로, 이 경우 Postfix가 메시지를 보관하고 나중에 다시 시도합니다. ## milter, http, server, 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 ``` 포트 783은 SpamAssassin 클라이언트가 기본으로 쓰는 포트입니다. 1024 미만 포트에는 root 권한이나 `CAP_NET_BIND_SERVICE` 기능이 필요합니다. `--port 7833`처럼 다른 포트를 사용하고 클라이언트에 알려 주십시오. | 옵션 | 의미 | | --------------------- | ----------------------------------------------------------- | | `--port ` | TCP 포트 | | `--host ` | 수신할 주소(기본값 127.0.0.1) | | `--socket ` | 대신 Unix 소켓에서 수신합니다 | | `--reject` | milter: 거부 임계값에 이른 메일을 거부합니다 | | `--reject-code ` | milter: 451(나중에 다시 시도, 기본값) 또는 550 | | `--quarantine` | milter: 스팸을 메일 서버의 격리 영역에 보류합니다 | | `--name ` | milter: Authentication-Results에 쓸 이 서버의 이름 | | `--token ` | HTTP: `Authorization: Bearer `을 요구합니다. `/learn`에 필요 | | `--allow-tell` | spamd: 학습용 TELL 요청(`spamc -L spam`)을 받습니다 | | `--out ` | HTTP와 spamd: 학습한 내용을 이 모델 파일에 저장합니다 | | `--subject-tag ` | milter와 spamd: 스팸의 제목 앞에 태그를 붙입니다 | | `--verbose` | milter: 모든 검사를 기록합니다. TCP 서버: 텍스트 한 줄로 응답합니다 | 위의 검사 옵션은 서버에도 적용됩니다. [milter](https://spamscanner.net/ko/docs/postfix/#milter), [HTTP API, TCP 서버, spamd](https://spamscanner.net/ko/docs/http-api/). ## train, eval, 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 ``` | 옵션 | 의미 | | ----------------------------------------------- | ---------------------------------------------- | | `--spam ` | 스팸: mbox 파일, Maildir 또는 `.eml` 파일이 든 폴더. 반복 가능 | | `--ham ` | ham: 위와 같음. 반복 가능 | | `--dataset ` | 텍스트 열과 레이블 열이 있는 CSV 또는 JSON Lines 파일. 반복 가능 | | `--text-column `, `--label-column ` | 자동으로 감지되지 않을 때 지정할 열 이름 | | `--out ` | 모델을 기록할 위치(기본값 `spamscanner-model.json`) | | `--merge` | 빈 모델 대신 번들 모델(또는 `--model`)에서 시작합니다 | `learn`은 모델 파일을 그 자리에서 갱신하며, 처음에는 번들 모델로 파일을 만듭니다. [학습](https://spamscanner.net/ko/docs/training/) ## llm-test와 models ```sh spamscanner models spamscanner llm-test --llm ollama --llm-model qwen3.5:4b ``` `llm-test`는 평범한 메시지 하나와 영어·이탈리아어 사기 메시지 두 개를 모델에 보내 판정, 각각에 걸린 시간, 사용한 방식, 하드웨어를 출력하고, 세 판정이 모두 맞을 때만 0으로 종료합니다. ## 설정 파일 `--config file.json`(또는 `SPAMSCANNER_CONFIG` 환경 변수)은 [라이브러리 옵션](https://spamscanner.net/ko/docs/api/#options)을 불러옵니다. 명령줄 옵션이 파일보다 우선합니다. ```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} } ``` ## 환경 변수 | 변수 | 의미 | | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ---------------------- | | `SPAMSCANNER_CONFIG` | 설정 파일 | | `SPAMSCANNER_MODEL` | 번들 모델 대신 사용할 모델 파일 | | `SPAMSCANNER_TOKEN` | HTTP API용 토큰 | | `SPAMSCANNER_LLM_API_KEY` | 모든 언어 모델 제공자에 쓰는 API 키 | | `CLOUDFLARE_API_TOKEN`과 `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` | 각 제공자의 자체 키 | | `NODE_DEBUG=spamscanner*` | 디버그 로그 |