=encoding utf8
=head1 Фильтрация спама при помощи системы rspamd.
=head2 1. История и предпосылки создания.
Мы долгое время использовали для фильтрации спама spamassassin, однако, при
наших объемах почтового трафика (9-10 миллионов писем в сутки) spamassassin
не обеспечивал достаточной производительности. После анализа исходного кода и
принципов работы было выявлены следующие "врожденные" проблемы SA:
=over
=item *
обработка письма осуществляется набором регулярных выражений, однако,
количество этих выражений слишком велико и является ключевым моментом
задумчивости SA (например, для извлечения received заголовков письма, SA
проверяет оные на соответствие всем ему известным MTA, очевидно, что такое
действие не является оптимальным);
=item *
нет возможности явно получить ip адрес, с которого нам отправили письмо (в SA
это делается парсом received заголовков, что я лично не считаю правильным, а тем
более оптимальным способом, так как MTA всегда знает, откуда ему пришло данное
письмо)
=item *
нет возможности передачи спам фильтру данных SMTP диалога
=item *
MIME парсинг писем очень медленный, так как опять же сделан на базе регулярных
выражений
=back
В итоге можно сказать, что основная проблема SA - это излишняя увлеченность
авторов регулярными выражениями и отсутствие оптимизации. В итоге, в качестве
базовых принципов создания rspamd были принципы оптимизации времени обработки
писем, в числе которых:
=over
=item *
полностью асинхронная работа с сетью (на базе libevent), в том числе DNS запросы
и работа с http
=item *
быстрые механизмы выделения памяти
=item *
компиляция всех регулярных выражений и вызов только тех из них, которые наиболее
возможны (то есть, имеется механизм ведения статистики срабатывания различных
правил, и при обработке следующего письма учитывается обработка предыдущих, что
позволяет максимально быстро провести основные тесты)
=item *
расширяемая архитектура: возможность написания плагинов на си, lua, возможность
добавления новых типов фильтров, расширений протокола rspamc, возможность
добавления новых типов статистических алгоритмов, алгоритмов нормализации и
парсинга текстов
=item *
возможность динамической загрузки различных настроек, списков ip адресов и
прочей информации через HTTP протокол с поддержкой даты модификации таких
списков
=item *
использование везде, где возможно, специализированных конечных автоматов для
разбора и анализа текстов
=item *
использование быстрого mime парсера gmime
=back
В результате перехода с SA на rspamd последний показал в среднем в 10 раз более
быструю обработку сообщений. В данный момент rspamd имеет статус бета версии, но
вполне пригоден для работы.
=head2 2. Установка и настройка rspamd
Для сборки rspamd вам потребуются:
=over
=item * libevent
L - библиотека для асинхронной
обработки событий
=item * glib
L - библиотека общего назначения,
содержащая многие вещи, о которых разработчики libc, увы, забыли (glib не
является графической библиотекой, хотя и используется, например, gtk)
=item * gmime
L - MIME парсер на базе библиотеки glib
=item * lua
L - встраиваемый скриптовый язык (в принципе, наличие lua
необязательно, но без lua многий функционал rspamd останется нереализованным)
=item * perl
L - на перле написан, например, консольный клиент rspamc,
распознаватель редиректов в URL'ях, поэтому наличие перла в системе крайне
желательно
=item * cmake
L - система сборки, которая позволяет rspamd собираться
(по крайней мере, в теории) на всех Posix совместимых системах. Использовать
стандартные в данной ситуации autotools я не стал, так как считаю их самой
неудобной в использовании системой сборки исходников, которую можно только
придумать.
=item * mercurial
L - система управления версиями (SCM),
используемая для разработки rspamd. Так как в настоящее время rspamd находится в
состоянии бета-версии, то релизы выходят нечасто и зачастую являются менее
стабильными, чем текущая версия в репозитории, поэтому для установки rspamd
лучше использовать версию непосредственно из репозитория.
=back
После установки всех требуемых программ и библиотек можно приступить
непосредственно к установке rspamd.
=over
=item 1
скачиваем текущее состояние репозитория: $ hg clone http://rspamd.hg.sourceforge.net:8000/hgroot/rspamd/rspamd
=item 2
конфигурируем rspamd: $ cd rspamd && cmake .
(при необходимости изменить параметры можно вначале воспользоваться командой
ccmake .)
=item 3
собираем: $ make
=item 4
устанавливаем: # make install
=back
=head3 Конфигурирование
В процессе установки ставятся конфигурационные файлы по умолчанию в каталог
{PREFIX}/etc. При этом, в каталог etc/rspamd устанавливаются правила по
умолчанию (headers, html, drugs, loto и.т.п.), а в каталог
etc/rspamd.conf.sample устанавливается конфигурационный файл по умолчанию. Его
можно скопировать в файл etc/rspamd.conf и отредактировать в соответствии с
собственными предпочтениями. Конфигурационный файл по умолчанию снабжен
комментариями к каждой директиве, а также подробно описан в документации к
rspamd, находящейся в каталоге исходников doc/rspamd.pdf. В данном же
руководстве подробно изложен принцип работы rspamd и настройки всех модулей
системы. Для базовой работы достаточно исправить пути к файлам логов, пидфайлу,
а также обратить внимание на разделы factors и classifiers. Остановлюсь на этом
несколько подробнее.
Все директивы rspamd имеют формат param = value; где символ ';' является
признаком окончания директивы. Также файл разбит на секции, каждая секция имеет
имя (например worker {}) и внутренние директвы внутри фигурных скобок. После
каждой секции также обязателен символ ';'. Также каждый модуль имеет особый
формат секции:
=begin html
.module 'name' {
param = value;
};
=end html
Все это может показаться сложным на первый взгляд, но это позволяет лучше
структурировать файл и облегчает расширяемость rspamd. Для первоначальной
настройки достаточно обратить внимание на раздел factors, который описывает веса
различных правил, раздел metric, который описывает максимальный вес, чтобы
письмо считалось спамом, а также на раздел classifiers. Раздел classifiers
обеспечивает работу статистических алгоритмов. В rspamd в настоящее время
реализован алгоритм winnow, который работает следующим образом:
=over
=item 1
текст разбивается на слова, также выделяется окно в пять слов
=item 2
окно перемещается по словам, при этом выделяются словосочетания по определенному
алгоритму и вычисляется их хеш
=item 3
каждый полученный таким образом хеш проверяется в файле статистики, в котором
хранятся хеши и их веса, если хеш найден, то его вес добавляется к суммарному
весу данного файла
=item 4
файл, набравший в сумме больше веса считается классом письма
=back
Основная идея такого подхода в определении по словосочетаниям, к какому классу
принадлежит данное письмо. В SA для этой цели используется вероятностный
алгоритм bayes, который достаточно похож на вышеописанный, но считает не веса, а
вероятности. Эффективность каждого из алгоритмов примерно одинакова и зависит в
основном от эффективности обучения. Однако, в отличие от SA, rspamd использует
не отдельные слова, а словосочетания, что повышает его эффективность. В секции
classifiers можно установить различные классы писем, а далее в секции factors
указать их вес (задав, например, для заведомо безвредных писем - ham -
отрицательный вес). Размер файлов статистики должен быть разумно большим для
хранения как можно большего числа хешей. Однако, необходимо учитывать, что эти
файлы целиком загружаются в память (хотя, реализация отображения файла в памяти
в различных ОС допускает загрузку и выгрузку страниц этого файла в своп системы,
но эффективность этого довольно низка), поэтому необходимо соизмерять размер
оперативной памяти и файлов статистики.
=head2 4. Подключение и проверка работоспособности rspamd
Для проверки работы системы rspamd проще всего воспользоваться командой rspamc:
=begin html
hostname:~> rspamc stat
Do rspamc command stat
Messages scanned: 1234040
Messages learned: 59151
Connections count: 1176623
Control connections count: 59152
Pools allocated: 2530714
Pools freed: 2530699
Bytes allocated: 66991793394
Memory chunks allocated: 6453232
Shared chunks allocated: 3
Chunks freed: 6453090
Oversized chunks: 468849
Statfile: WINNOW_HAM (version 69); length: 100.0 MB; free blocks: 4563488; total blocks: 6553581; free: 69.63%
Statfile: WINNOW_SPAM (version 36383); length: 100.0 MB; free blocks: 760504; total blocks: 6553581; free: 11.60%
=end html
В данном случае выводится общая статистика. Такого же эффекта можно достигнуть
командой telnet на порт процесса controller (он описан в конфигурационном файле
в секции worker, type у которого controller). По умолчанию это порт 11334 на
адресе 127.0.0.1. Работу правил и статистики можно также проверить по команде
rspamc:
=begin html
~> rspamc symbols /tmp/mailman.eml
Processing /tmp/mailman.eml
Process file: /tmp/mailman.eml
Sending 4950 bytes...
RSPAMD/1.1 0 OK
Metric: default; False; -3.35 / 10.00 / 0.00
Symbol: WINNOW_HAM; 5.00
Symbol: RECEIVED_RBL; pbl.spamhaus.org,insecure-bl.rambler.ru
Urls:
=end html
В данном случае показываются баллы, набранные письмом, а также дополнительная
информация. Подробнее о протоколе rspamc в документации (doc/rspamd.pdf). Для
подключения rspamd к MTA лучше всего использовать milter, если ваш MTA postfix
или sendmail. В качестве milter'а можно использовать, например, rmilter:
L. О настройке postfix + rmilter мной была
написана следующая заметка: L
Для MTA exim можно воспользоваться файлом local_scan.c в каталоге contrib/exim.
Инструкции по его установке описаны в самом файле, однако, это требует
пересборки MTA. Также rspamd "понимает" протокол SA, поэтому для подключения
rspamd можно использовать те же средства, что и для подключения к MTA SA.
Подробнее о командах rspamc и протоколе rspamc написано опять же в документации.
=head2 5. Обучение rspamd
Процесс обучения важен для корректной работы статистики. Для обучения
используется команда rspamc learn. Для указания файла (класса) письма
используется ключ -s. Пример использования:
=begin html
~> rspamc -s WINNOW_HAM learn /tmp/mailman.eml
Processing /tmp/mailman.eml
Process file: /tmp/mailman.eml
Do rspamc command learn
Sending 4950 bytes...
Learn succeed. Sum weight: 128.48
=end html
В качестве параметров можно указывать несколько файлов, целые каталоги, а также
imap папки:
=begin html
~> rspamc -s WINNOW_SPAM learn imaps:user:cebka:password::host:somehost.rambler.ru:mbox:abuse.spam
Processing imaps:user:cebka:password::host:mailsupport.rambler.ru:mbox:abuse.spam
Enter IMAP password:
Process imap: host: somehost.rambler.ru, mbox: abuse.spam
Do rspamc command learn
Sending 382650 bytes...
Learn succeed. Sum weight: 1850.24
=end html
При обучении необходимо учитывать, чтобы количество spam и ham писем было
примерно равным. Вес показывает суммарный вес словосочетаний текста, который был
до обучения данным письмом (то есть, то, насколько велика вероятность
принадлежности данного письма к этому классу). При обнаружении неверных
срабатываний статистики можно несколько раз применить learn к заданному письму,
проверяя его суммарный вес.
=head2 6. Поддержка и дальнейшие действия
Если вы решили использовать rspamd для обработки вашей почты, то лучшим
источником информации будет являться документация к rspamd, а также примеры lua
плагинов: etc/plugins/lua. Целью же данной статьи является ознакомление с
основными приемами по установке, конфигурированию и обучению rspamd, а также
описание преимуществ rspamd по сравнению с SA. Если на любом этапе работы с
rspamd у вас возникает проблема, то можно о ней сообщить мне:
B или же в список рассылки rspamd на sourceforge
(англоговорящий): B. Сама система
rspamd находится в состоянии бета-версии, поэтому ваша помощь в тестировании и
запросы функциональности будут неоценимы в развитии rspamd.