Przejdź do treści

Filtr antyspamowy, który czyta każdy język i wyjaśnia każdą decyzję.

Spam Scanner wyłapuje spam, phishing, oszustwa i złośliwe oprogramowanie dla Node.js, wiersza poleceń i serwerów pocztowych, takich jak Postfix, Exim i Haraka. Każdy wynik wymienia testy, które zadziałały, i podaje powód.

$ npm install -g spamscanner

Zacznij Obejrzyj film (1:58)

Node.js 18+
Milter, spamd, HTTP
Ollama, Claude, ChatGPT
Bez telemetrii

$ spamscanner scan message.eml
SPAM  score 16.3 (spam at 5.0, reject at 15.0)  action: reject  language: en
   +6.3  BAYES_999                    Classifier spam probability 99.9%
   +5.0  PHISHING_LOOKALIKE_DOMAIN    "paypa1-secure.top" imitates paypal by swapping characters
   +3.0  DECEPTIVE_LINK               A link shows "https://www.paypal.com/signin" but goes to paypa1-secure.top
   +2.0  FROM_NAME_BRAND              Display name says "paypal" but the message is from paypa1-secure.top
$ echo $?
1

Jak oceniana jest wiadomość

Każda kontrola dodaje lub odejmuje punkty, a decyduje suma. Progi i punkty można zmienić i nic nie jest czarną skrzynką: wynik wymienia każdy test.

Czytaj
Wiadomość jest parsowana, a jej tekst normalizowany: stylizowane litery, niewidoczne znaki i podobnie wyglądające alfabety są odwracane.
Sprawdź
Klasyfikator oraz kontrole linków, załączników, uwierzytelnienia, czarnych list i reguł działają równocześnie, każda z limitem czasu.
Wynik
Każdy test dodaje lub odejmuje punkty. Od 5 wiadomość jest spamem; od 15 serwer pocztowy powinien ją odrzucić.
Zapytaj
Trudne przypadki mogą trafić do modelu językowego, który dodaje do 6 punktów lub odejmuje do 3.

poniżej 5przyjmij
od 5 do 15oznacz jako spam
15 i więcejodrzuć

Zobacz w 1:58

Jak punktowana jest wiadomość, jak czytany jest każdy język, kiedy pytany jest model językowy i jak Spam Scanner łączy się z Postfix, Exim, Haraka i Node.js.

Narracja po angielsku, z angielskimi napisami.

Co sprawdza

Słowa to jeden sygnał. Linki, nadawcy, załączniki i uwierzytelnienie mówią tyle samo i żaden z nich nie zależy od języka wiadomości.

Klasyfikator dla każdego pisma
Słowa, pary słów, linki, nadawcy, HTML i załączniki, liczone i łączone tak jak w SpamBayes, z uczciwym „niepewne”, gdy wskazówki są sprzeczne.
Jak podejmuje decyzję
Każdy język, starannie
Podział na słowa według Unicode dla chińskiego, japońskiego i tajskiego, odwracanie maskowania i brak kary za język, w którym model widział mało hamu.
Języki
Phishing
Podobne domeny z cyrylicą lub zamienionymi literami, linki, których tekst pokazuje inny adres, marki w nazwach wyświetlanych oraz resolver Cloudflare blokujący złośliwe oprogramowanie.
Kontrole phishingu
Załączniki
Pliki wykonywalne rozpoznawane po bajtach, także po zmianie nazwy na .pdf; podwójne rozszerzenia; programy w plikach ZIP; makra Office; aktywne pliki PDF; ClamAV.
Kontrole załączników
Uwierzytelnianie
SPF, DKIM, DMARC i ARC, czarne listy DNS, listy dozwolonych i zablokowanych oraz reguła dla poczty, która podszywa się pod twoją własną domenę.
Uwierzytelnianie
Modele językowe
Trudne przypadki trafiają do modelu: Ollama na twoim komputerze albo Claude, ChatGPT, Gemini i dowolny serwer zgodny z OpenAI.
Modele językowe

Wszystkie testy i ich punkty Jak to działa

Każdy język, bez zgadywania

Słowa są wyznaczane według reguł Unicode, więc działają też języki pisane bez spacji, a maskowanie jest odwracane przed liczeniem. Oto słowa, które liczy klasyfikator, obliczone podczas budowania tej strony.

Język, w którym dołączony model widział mało hamu, dostaje „niepewne” zamiast „spam”, więc zwykła poczta po arabsku czy koreańsku nigdy nie jest oznaczana z powodu pisma. Języki

Zamaskowany angielski

Claim your fr␣ee prіze: V1agra 𝐅𝐑𝐄𝐄

claim
your
free
prize
viagra
free

Spacja o zerowej szerokości, cyrylickie і, cyfra zamiast litery i matematyczne litery pogrubione

Chiński, bez spacji

恭喜您获得一百万元大奖

恭喜
您
获得
一
百万
元
大奖

Dzielony na słowa za pomocą słownika

Tajski, bez spacji

ยินดีด้วยคุณได้รับรางวัลหนึ่งล้านบาท

ยินดี
ด้วย
คุณ
ได้
รับ
รางวัล
หนึ่ง
ล้าน
บาท

Dzielony na słowa za pomocą słownika

Rosyjski

Поздравляем! Вы выиграли миллион

поздравляем
вы
выиграли
миллион

Małe litery według reguł Unicode

Łączy się z twoim serwerem pocztowym

Milter dla Postfix i Sendmail, serwer spamd zgodny ze SpamAssassin dla spamc, Exim i Haraka, filtr treści, HTTP API, serwer TCP oraz biblioteka.

Wszystkie dodają nagłówki X-Spam-Flag, X-Spam-Score, X-Spam-Status i usuwają te, które podrobił nadawca.

Shell

spamscanner milter --port 7831 --auth --subject-tag "[SPAM]"

# /etc/postfix/main.cf
smtpd_milters = inet:127.0.0.1:7831
milter_default_action = accept

Milter sprawdza pocztę w trakcie sesji SMTP, więc spam na progu odrzucenia zostaje odrzucony, zanim zostanie przyjęty. Poradnik Postfix

Shell

spamscanner spamd --port 783 --auth

spamc -c < message.eml     # prints 16.3/5.0 and exits 1

Serwer spamd zgodny ze SpamAssassin: zatrzymaj spamd, uruchom Spam Scanner na tym samym porcie, a klienci SpamAssassin działają dalej. Poradnik spamd

JavaScript

import SpamScanner from 'spamscanner';

const scanner = new SpamScanner({authentication: true});
const result = await scanner.scan(stream, {session});

if (result.action === 'reject') {
  // refuse with a 4xx or 5xx reply
}

Biblioteka dla smtp-server, wtyczek Haraka lub dowolnej usługi obsługującej pocztę. Dokumentacja API

Shell

spamscanner http --port 7832 --token "$TOKEN"

curl -s -X POST -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  --data-binary @message.eml "http://127.0.0.1:7832/scan?ip=203.0.113.5"

Dla każdego języka programowania i każdego serwera, który potrafi wysłać żądanie HTTP. Poradnik HTTP API

Model językowy do trudnych przypadków

Oczywisty spam i oczywisty ham nigdy do niego nie trafiają. Gdy wynik jest bliski progu albo klasyfikator nie jest pewny, model czyta wiadomość i odpowiada: spam, phishing, oszustwo, złośliwe oprogramowanie lub ham. Uruchom model na własnym komputerze albo użyj hostowanego, z dowolnym adresem URL, portem i uwierzytelnianiem.

Instrukcje ukryte w wiadomości dla filtrów AI są punktowane jako spam, a model dostaje informację, że wiadomość to dane. Testy end-to-end sprawdzają to na prawdziwym modelu przez Ollama.

Ollama
LM Studio
llama.cpp server
vLLM
LocalAI
Jan
OpenAI
Anthropic (Claude)
Google Gemini
Mistral AI
Groq
OpenRouter
DeepSeek
xAI
Together AI
Fireworks AI
Cerebras
Hugging Face Inference Providers
Azure OpenAI
Cloudflare Clef
Cloudflare Clef Flash
TypeSafe Jev
TypeSafe Jev on OpenRouter
Any decision model server

Shell

ollama pull qwen3.5:4b
spamscanner llm-test --llm ollama --llm-model qwen3.5:4b
spamscanner milter --llm ollama --llm-model qwen3.5:4b

Z obramowaniem: działa na twoim komputerze. Dane osobowe są usuwane, zanim wiadomość trafi do dostawcy hostowanego.

Ollama	Hugging Face	Licencja	Rozmiar
`qwen3.5:0.8b`	Qwen/Qwen3.5-0.8B	Apache-2.0	1.3 GB
`gemma4:e2b`	google/gemma-4-E2B-it	Apache-2.0	4.6 GB
`qwen3.5:4b`	Qwen/Qwen3.5-4B	Apache-2.0	3.3 GB
`qwen3.5:9b`	Qwen/Qwen3.5-9B	Apache-2.0	6.6 GB
`gpt-oss-safeguard:20b`	openai/gpt-oss-safeguard-20b	Apache-2.0	14 GB

Zalecane otwarte modele. Wszystkie rekomendacje

Zmierzony i dający się trenować

Dołączony model jest trenowany na publicznych zbiorach danych i testowany na wiadomościach, których nie widział. Model wytrenowany na twojej własnej poczcie radzi sobie lepiej: wytrenuj go z plików mbox, katalogów Maildir lub zbiorów danych, zmierz go i ucz go z przycisków „zgłoś spam”.

Wiadomości odłożone	Wiadomości	Precyzja	Czułość	Fałszywe alarmy
angielski	6564	100,0%	97,1%	0,0%
rosyjski	1682	100,0%	97,4%	0,0%
włoski	1389	98,1%	85,3%	1,8%
niemiecki	1309	97,7%	76,1%	2,2%
hiszpański	1281	97,5%	82,6%	2,6%
Wszystkie	13 840	99,2%	85,1%	0,6%

Sam klasyfikator, na co dziesiątej wiadomości z jego publicznych danych treningowych, odłożonej z treningu. Wiadomości niepewne liczą się jako pominięte. Niemiecki, włoski i hiszpański pochodzą z syntetycznych zbiorów danych z niedokładnymi etykietami. O dołączonym modelu

Zbudowany dla Forward Email

Forward Email nie przechowuje logów z treścią wiadomości, więc nie mógł wysyłać poczty do zewnętrznej usługi filtrującej. Spam Scanner działa na twoich własnych serwerach, niczego nigdzie nie wysyła, jeśli nie zostanie tak skonfigurowany, i wyjaśnia każdą decyzję bez czytania poczty przez człowieka. Forward Email i aktualizacja

Projekt Forward Email, usługi poczty e-mail nastawionej na prywatność.