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";
path = "/var/lib/rspamd/bayes.sqlite";
autolearn = false;
min_tokens = 11;
expire = 864000;

• 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

Spam-Beispiel

• vi /root/spam1.eml

From: spam@bad.example
To: user@example.de
Subject: cheap viagra now
Date: Sun, 14 Dec 2025 18:50:00 +0100
Message-ID: <spam1@bad.example>
MIME-Version: 1.0
Content-Type: text/plain; charset=UTF-8

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Ham-Beispiel

• cat > /root/ham1.eml <<EOF

From: friend@good
To: user@example.de
Subject: meeting 

see you tomorrow
EOF

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