Hallo alle miteinander
ich weiß es ist ein leidiges Thema und wird viel Diskutiert, leider bin ich aber nach Tagelanger Recherche immer noch nicht so wirklich weiter gekommen und die bisher gefunden Beiträge haben mich leider auch nicht so wirklich weiter gebracht.
Wir haben auf unserem Server ein Scalix Mailserver, der mit sendmail arbeitet. Soweit so gut, Spamass-milter ist auch schon mit eingebunden und Spamassassain läuft auch schon. Es wird auch ne menge Spam erkannt, aber es kommt halt leider noch ne menge Spam durch.
Und ich habe das gefühl das bei mir irgendwas mit der Bayesdb nicht so richtig hinhaut.
hier mal meine local.cf :
Also bei den Spam den er erkennt klappt auch alles wunderbar, da schreibt er den Header um und auch in jeder Mail erscheint ein X-Spam-Status... nur kommt wirklich sehr viel Spam durch wo ich denken würde, das müßte er doch eigentlich erkennen... es kommen täglich viele mails durch mit wirklich eindeutiger Werbung für Viagra etc...
deswegen dachte ich lerne ich mal mit sa-learn ein wenig an... scheint soweit auch zu klappen wenn ich die Junk-Mail bei den usern in den Junk-Mail-Ordner packe und per hand auslese lernt er fleißig an und eine Ausgabe von
also wenn ich das alles richtig verstanden habe aus den Foren hat er schon ne menge angelernt... nur scheint er das denke ich zumindest nicht anzuwenden. Zumal nach anlernen von Mails und das mehrmals kommen exakt gleiche Spam mails immer wieder durch...
Und mal blöd gefragt, aber hier mal ein Spamreport aus erkannten Mails :
müßte da nicht irgendwo etwas wie
stehen oder so?
kann ich irgendwie überprüfen ob er die Bayesdb mit einbezieht in der Spmerkennung ?
wäre für Hinweise oder Hilfe wirklich dankbar da es wirklich viel mühe macht wenn man am Montag kommt und jedesmal erstmal 200 Spam mails einzelnd rauslöschen muss
besten dank und gruß
ich weiß es ist ein leidiges Thema und wird viel Diskutiert, leider bin ich aber nach Tagelanger Recherche immer noch nicht so wirklich weiter gekommen und die bisher gefunden Beiträge haben mich leider auch nicht so wirklich weiter gebracht.
Wir haben auf unserem Server ein Scalix Mailserver, der mit sendmail arbeitet. Soweit so gut, Spamass-milter ist auch schon mit eingebunden und Spamassassain läuft auch schon. Es wird auch ne menge Spam erkannt, aber es kommt halt leider noch ne menge Spam durch.
Und ich habe das gefühl das bei mir irgendwas mit der Bayesdb nicht so richtig hinhaut.
hier mal meine local.cf :
Code:
# Add your own customisations to this file. See 'man Mail::SpamAssassin::Conf'
# for details of what can be tweaked.
#
# do not change the subject
# to change the subject, e.g. use
# rewrite_header Subject ****SPAM(_SCORE_)****
rewrite_header Subject ****SPAM(_SCORE_)****
# Set the score required before a mail is considered spam.
required_score 4.00
# uncomment, if you do not want spamassassin to create a new message
# in case of detecting spam
report_safe 1
use_bayes 1
use_bayes_rules 1
bayes_path /home/.spamassassain/bayes
bayes_auto_learn 1
skip_rbl_checks 0
use_razor2 1
use_dcc 1
use_pyzor 1
# Enhance the uridnsbl_skip_domain list with some usefull entries
# Do not block the web-sites of Novell and SUSE
ifplugin Mail::SpamAssassin::Plugin::URIDNSBL
uridnsbl_skip_domain suse.de opensuse.org suse.com suse.org
uridnsbl_skip_domain novell.com novell.org novell.ru novell.de novell.hu novell.co.uk
endif # Mail::SpamAssassin::Plugin::URIDNSBLAlso bei den Spam den er erkennt klappt auch alles wunderbar, da schreibt er den Header um und auch in jeder Mail erscheint ein X-Spam-Status... nur kommt wirklich sehr viel Spam durch wo ich denken würde, das müßte er doch eigentlich erkennen... es kommen täglich viele mails durch mit wirklich eindeutiger Werbung für Viagra etc...
deswegen dachte ich lerne ich mal mit sa-learn ein wenig an... scheint soweit auch zu klappen wenn ich die Junk-Mail bei den usern in den Junk-Mail-Ordner packe und per hand auslese lernt er fleißig an und eine Ausgabe von
zeigt :
Code:
0.000 0 3 0 non-token data: bayes db version
0.000 0 94142 0 non-token data: nspam
0.000 0 22107 0 non-token data: nham
0.000 0 122906 0 non-token data: ntokens
0.000 0 1217317242 0 non-token data: oldest atime
0.000 0 1217510142 0 non-token data: newest atime
0.000 0 1220602371 0 non-token data: last journal sync atime
0.000 0 1217490046 0 non-token data: last expiry atime
0.000 0 172800 0 non-token data: last expire atime delta
0.000 0 36774 0 non-token data: last expire reduction countUnd mal blöd gefragt, aber hier mal ein Spamreport aus erkannten Mails :
Code:
Content preview: Mein Kumpel hat es ausprobiert: Original V reze fre im Internet
bestellen ist ganz einfach und ja seitdem er V nimmt, ist seine Frau wieder
richtig zufrieden mit ihm. http://describerich.com Mein Kumpel hat es ausprobiert:
Original V reze fre im Internet bestellen ist ganz einfach und ja seitdem
er V nimmt, ist seine Frau wieder richtig zufrieden mit ihm. [...]
Content analysis details: (10.5 points, 4.0 required)
pts rule name description
---- ---------------------- --------------------------------------------------
2.1 URIBL_WS_SURBL Contains an URL listed in the WS SURBL blocklist
[URIs: describerich.com]
2.9 URIBL_JP_SURBL Contains an URL listed in the JP SURBL blocklist
[URIs: describerich.com]
2.1 URIBL_OB_SURBL Contains an URL listed in the OB SURBL blocklist
[URIs: describerich.com]
2.5 URIBL_SC_SURBL Contains an URL listed in the SC SURBL blocklist
[URIs: describerich.com]
0.9 URIBL_RHS_DOB Contains an URI of a new domain (Day Old Bread)
[URIs: describerich.com]
0.0 HTML_MESSAGE BODY: HTML included in messagemüßte da nicht irgendwo etwas wie
Code:
2.3 BAYES_00 BODY: Bayesian spam probability is 0 to 1%kann ich irgendwie überprüfen ob er die Bayesdb mit einbezieht in der Spmerkennung ?
wäre für Hinweise oder Hilfe wirklich dankbar da es wirklich viel mühe macht wenn man am Montag kommt und jedesmal erstmal 200 Spam mails einzelnd rauslöschen muss
besten dank und gruß