Spam Scanner

自托管垃圾邮件过滤器

Spam Scanner 运行在你自己的服务器上，邮件也留在那里。分类器模型包含在软件包中，没有遥测，也不检查更新，默认情况下它唯一发出的是对每个链接主机名的 DNS 查询。

哪些数据会离开服务器#

默认情况下，只有邮件中链接的主机名。它们以普通 DNS 查询的方式在 Cloudflare 的过滤解析器（1.1.1.2 和 1.1.1.3）上查询，邮件内容及其地址的任何部分都不会被发送。--no-cloudflare 也可以关闭这一项。

其他所有使用网络的检查在你开启之前都是关闭的：

检查开启方式发送的内容
SPF, DKIM, DMARC, ARC--auth查询发件人记录的 DNS 请求
DNS 黑名单--dnsbl, --uribl客户端 IP 地址和链接域名，以 DNS 查询的形式
ClamAV--clamav附件，发送到你自己的 clamd
语言模型--llm邮件摘要，发送到你指定的服务器

扫描不会被记录或保存。安全与隐私

在服务器上安装#

Shell
npm install --global spamscanner

或者使用内置 Node.js 和模型的独立二进制文件：

Shell
curl -fsSL https://github.com/spamscanner/spamscanner/releases/latest/download/install.sh | bash

安装脚本在安装前会用该版本的 SHA256SUMS 文件校验二进制文件，每个二进制文件还带有签名的构建来源证明，可用 gh attestation verify 验证。二进制文件提供 Linux（x64 和 arm64）、macOS 和 Windows 版本。Linux 版本需要 glibc，因此在 Alpine 上请用 npm 安装。快速开始

没有更新检查。要更新，再次运行安装命令即可：两条命令都会安装最新版本。

作为服务运行#

milter邮件过滤器：源自 Sendmail 的协议，Postfix 也在使用，它让一个独立程序在 SMTP 会话期间检查每封邮件。、HTTP、TCP 和 spamdSpamAssassin 的守护进程。spamc、Exim、Haraka 和其他 SpamAssassin 客户端都使用它的协议。 服务器默认监听 127.0.0.1，除非 --host 另行指定。请以无特权用户运行它们，例如在 systemd 下：

INI
[Service]
ExecStart=/usr/local/bin/spamscanner milter --port 7831 --auth --subject-tag [SPAM]
User=spamscanner
Group=spamscanner
Restart=on-failure
NoNewPrivileges=yes
ProtectSystem=strict
ProtectHome=yes
PrivateTmp=yes

完整的单元文件及其设置见 Postfix 指南。这些服务器都不支持 TLS，因此要从另一台机器访问，请使用私有网络、SSH 隧道或带 TLS 的反向代理。

接入你的邮件服务器#

邮件服务器命令端口
Postfix 或 Sendmailspamscanner milter7831
Postfix，从不拒收邮件spamscanner filter，内容过滤器无
Exim、Haraka 或 spamcspamscanner spamd783
任何支持 HTTP 的程序spamscanner http7832
简单的 TCP 客户端spamscanner server7830
用 Node.js 编写的邮件服务器import SpamScanner from 'spamscanner'无

服务器可以为邮件添加 X-Spam-Flag、X-Spam-Score 和 X-Spam-Status 邮件头，库则返回分数和每个触发的测试。指南：Postfix 垃圾邮件过滤器、其他邮件服务器和 HTTP API。

在本地运行语言模型#

语言模型是可选的，只读取难以判断的邮件：明显的垃圾邮件和明显的 ham想要的邮件：垃圾邮件的反面。 都不会送到它那里。使用 Ollama一个在你自己的机器上下载并运行开放语言模型的程序，提供 HTTP API。 时，它在同一台服务器上运行，因此没有邮件会离开服务器：

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

qwen3.5:4b 可在 CPU 上运行。若改用托管服务商，邮件在发送前会去除个人数据。语言模型

用你自己的邮件训练#

自带的模型由公开数据集训练而成。用你的服务器收到的邮件训练出的模型效果更好，并且会留在该服务器上：

Shell
spamscanner train --spam ~/Maildir/.Junk --ham ~/Maildir/cur --out /var/lib/spamscanner/model.json
SPAMSCANNER_MODEL=/var/lib/spamscanner/model.json spamscanner milter

模型文件保存的是经过哈希的特征计数，而不是单词或邮件正文。训练

运行要求#

Linux、macOS 或 Windows 上的 Node.js 18 或更高版本；使用独立二进制文件则无需任何依赖。ClamAV开源杀毒引擎。其守护进程 clamd 扫描通过套接字发送的文件。 和 Ollama 是可选的，各自作为独立服务运行。

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