请教:邮件头里面有BAYES,看来bayes有在运作,可sa-learn 后,还是没识别垃圾邮件呢？

forever_best

X-surefield-MailScanner-Information: Please contact the ISP for more information
X-surefield-MailScanner: Found to be clean
X-surefield-MailScanner-SpamCheck: spam, SpamAssassin (not cached,
        score=9.213, required 6, BAYES_99 3.50, HTML_MESSAGE 0.00,
        MIME_QP_LONG_LINE 1.40, SPOOF_COM2COM 2.27, SPOOF_COM2OTH 2.04)
X-surefield-MailScanner-SpamScore: sssssssss
X-surefield-MailScanner-From: banefullerw6@sccondor-tennis.de
X-Spam-Status: Yes
X-UIDL: ]MF"!m_Y"!&g1!!E~#"!

以上是我的某份邮件的  header部分截取内容，看到有BAYES 得分，看来是有启动了BAYES!且在邮件主旨上有标记了{Spam!}.

我把没有识别出来的垃圾邮件转发到我建立的一个接受垃圾邮件的信箱  spambox ,
然后尝试 sa-learn  --mbox  --spam   /var/mail/spambox 。
然后再把这垃圾邮件发到我邮箱，可还是没法识别？
我已经有sa-learn   spam, ham 邮件都有200份以上了？

以下是我的 /etc/mail/spamassassin/local.cf 配置文件的内容：
请问各位，是否还要有更多的配置内容才能使 spam 的拦截效率有所提高，谢谢！
请各位指教！
-----------------------------

rewrite_header Subject *****SPAM*****

#   Save spam messages as a message/rfc822 MIME attachment instead of
#   modifying the original message (0: off, 2: use text/plain instead)
#
report_safe 1

#   Set which networks or hosts are considered 'trusted' by your mail
#   server (i.e. not spammers)
#
# trusted_networks 212.17.35.

#   Set file-locking method (flock is not safe over NFS, but is faster)
#
# lock_method flock

#   Set the threshold at which a message is considered spam (default: 5.0)
#
required_score 5.0

#   Use Bayesian classifier (default: 1)
#
use_bayes 1

#   Bayesian classifier auto-learning (default: 1)
#
bayes_auto_learn 1

#   Set headers which may provide inappropriate cues to the Bayesian
#   classifier
#
#bayes_ignore_header X-Bogosity
#bayes_ignore_header X-Spam-Flag
#bayes_ignore_header X-Spam-Status
bayes_path /root/.spamassassin/bayes

[ 本帖最后由 forever_best 于 2009-7-6 10:29 编辑 ]

ruochen

bayes没有这么快的吧
记得需要很多个样本的

forever_best

谢谢 Ruochen!
我有sa-learn   了 spam ,ham 邮件各200多份！
可还是这样啊！
我也看到有说，默认是200份邮件！
所以想请问各位，看是否有人设定过，希望能有所获！
谢谢！

ruochen

原帖由 forever_best 于 2009-7-6 18:25 发表
谢谢 Ruochen!
我有sa-learn   了 spam ,ham 邮件各200多份！
可还是这样啊！
我也看到有说，默认是200份邮件！
所以想请问各位，看是否有人设定过，希望能有所获！
谢谢！

我也在找bayes的资料
对这个也不熟悉的

forever_best

谢谢！
希望有哪位知道的能给点帮助，谢谢！

[ 本帖最后由 forever_best 于 2009-7-8 18:09 编辑 ]

hondasky

我给你个LOCAL。CONF文件
mail:~# cat /etc/spamassassin/local.cf
# These values can be overridden by editing ~/.spamassassin/user_prefs.cf
# (see spamassassin(1) for details)

# These should be safe assumptions and allow for simple visual sifting
# without risking lost emails.


## Enable Bayes
use_auto_whitelist 1
use_bayes 1
use_bayes_rules 1
bayes_path /var/lib/amavis/.spamassassin/bayes  〈----- 这个地址你要看你的系统

# Enable Bayes auto-learning
bayes_auto_learn 1
bayes_min_ham_num       200  〈----最小学习正常的邮件封数
bayes_min_spam_num      200  〈---最小学习垃圾邮件封数
bayes_auto_learn_threshold_nonspam       0.0   〈---- 正常邮件学习分数
bayes_auto_learn_threshold_spam          5.0  《----垃圾邮件学习分值 达到5分就开始学习

#Enable Auto_Whitelist
auto_whitelist_path /var/lib/amavis/.spamassassin/auto-whitelist
auto_whitelist_file_mode 0600



#rbl
skip_rbl_checks 1

#modules
use_razor2 1
use_dcc 1
use_pyzor 1
dns_available yes



# Mail using locales used in these country codes will not be marked
# as being possibly spam in a foreign language.

ok_locales all

重起SA服务

然后你还需要激发 SA引擎 用以下命令

spamassassin -lint -D  </usr/share/doc/spamassassin/examples/sample-spam.txt  执行多次 直到看邮件输出的日志里面出现  sa-learn  start   就说明正常了

然后你再用命令
sa-learn --dump magic

0.000          0          3          0  non-token data: bayes db version
0.000          0        545          0  non-token data: nspam
0.000          0       2210          0  non-token data: nham
0.000          0     138211          0  non-token data: ntokens
0.000          0 1241408636          0  non-token data: oldest atime
0.000          0 1247195309          0  non-token data: newest atime
0.000          0 1247199482          0  non-token data: last journal sync atime
0.000          0 1247178308          0  non-token data: last expiry atime
0.000          0    5529600          0  non-token data: last expire atime delta
0.000          0      48022          0  non-token data: last expire reduction count

可以很明显看到上面的数据在变化  你在学习垃圾邮件的时候

[ 本帖最后由 hondasky 于 2009-7-10 17:15 编辑 ]