Бібліотека спам-фільтра для 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() приймає Buffer, рядок, Uint8Array або потік для читання, тож потік SMTP із smtp-server можна передати напряму. CommonJS працює з require('spamscanner'), а типи TypeScript входять до пакета.
Із 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();
},
});Що містить результат#
Кожен результат має бал, дію (accept, tag або reject) і тести, що спрацювали, кожен із балами та причиною. Детальні результати містять імовірність класифікатора та його найсильніші ознаки, кожну знахідку щодо фішингу й вкладень, результати автентифікації та мову.
Навчання#
await scanner.learn(rawMessage, 'spam');
scanner.saveModel('./model.json');
const trained = new SpamScanner({classifier: './model.json'});Більше#
- Сервери теж експортуються:
MilterServer,createHttpServer,createSpamdServer. - Мовні моделі:
new SpamScanner({llm: {provider: 'ollama', model: 'qwen3.5:4b'}}). - Протестовано на Node.js 18, 20, 22 і 24, зі 100 % покриттям тестами.