Rspamd Bayes

Ziel

• Keyword-Filter bleibt aktiv
• Bayes wird zusätzlich aktiviert
• KEIN Reject
• KEIN Greylist
• KEIN Autolearn
• Lernen nur manuell
• Junk-Logik bleibt ausschließlich in Dovecot/Sieve

Voraussetzung

Dein bestehendes Setup funktioniert

rspamd setzt X-Spam

Yes

Dovecot sortiert nach Junk

Schritt 1: Bayes aktivieren (kontrolliert)

• vi /etc/rspamd/local.d/classifier-bayes.conf

backend = "sqlite3";

autolearn = false;
min_tokens = 11;

statfile {
    name = "bayes_spam";
    symbol = "BAYES_SPAM";
    path = "/var/lib/rspamd/bayes_spam.sqlite";
}

statfile {
    name = "bayes_ham";
    symbol = "BAYES_HAM";
    path = "/var/lib/rspamd/bayes_ham.sqlite";
}

• systemctl restart rspamd

Schritt 2: Prüfen, ob Bayes geladen ist

• rspamadm configtest

syntax OK

Schritt 3: Bayes-Status prüfen (leer ist OK)

• rspamc stat

Erwartung

Bayes statistics

learned

0 spam, 0 ham

Schritt 4: Erste Trainingsmails vorbereiten

Hinweis

Die folgenden Beispiele sind Trainingsmails für Bayes.

In der Praxis müssen die Dateien OHNE führende Leerzeichen erstellt werden.

Die Einrückung dient ausschließlich der MediaWiki-Darstellung.

Spam-Beispiel (nur als Formatbeispiel – nicht ideal für Bayes, da Keyword-basiert)

• vi /root/spam1.eml

From: offer@newsletter.example
To: user@example.de
Subject: limited time special offer just for you
Date: Sun, 14 Dec 2025 19:00:00 +0100
Message-ID: <spam1@bad.example>
MIME-Version: 1.0
Content-Type: text/plain; charset=UTF-8

this is a limited time promotional offer
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• vi /root/ham1.eml

From: colleague@good.example
To: user@example.de
Subject: project meeting agenda
Date: Sun, 14 Dec 2025 19:01:00 +0100
Message-ID: <ham1@good.example>
MIME-Version: 1.0
Content-Type: text/plain; charset=UTF-8

hello thomas,

attached is the agenda for our project meeting
next week. please review the topics in advance
and let me know if something is missing.

attached is the agenda for our project meeting
next week. please review the topics in advance
and let me know if something is missing.

best regards

Schritt 5: Manuelles Lernen

• rspamc learn_spam /root/spam1.eml
• rspamc learn_ham /root/ham1.eml

Schritt 6: Lernstand prüfen

• rspamc stat

Erwartung

learned

1 spam, 1 ham

Schritt 7: Wirkung testen (ohne Keyword-Treffer)

• cat <<EOF | rspamc

From: x@y To: z@a Subject: cheap pills

buy pills online EOF

Erwartung

Symbol

BAYES_SPAM oder BAYES_HAM

Score > 0 (klein!)

Schritt 8: Zusammenspiel mit Keywords (realer Effekt)

Beispiel

CUSTOM_KEYWORDS +8.0

BAYES_SPAM +2.x

---------------------

Gesamt > add_header

→ X-Spam

Yes

→ Sieve → Junk

WICHTIG

Bayes ist am Anfang schwach

Erst ab ~500 Spam + ~500 Ham brauchbar

Keywords bleiben Hauptfilter

Merksatz

Keywords = deterministisch

Bayes = statistisch

Sieve = entscheidet