rspamd'de Davranışa Uyarlanabilir Spam Skorlaması: ratelimit ve neural Modüllerini Birbirine Bağlamak

Bir gönderende BAYES_SPAM, MIME_HTML_ONLY ve R_SUSPICIOUS_URL aynı anda düşüyor, toplam skor 6.9'a çıkıyor ve add_header action tetikleniyor. Sorun şu: bu tam üçlü, kupon fişi atan meşru bir SaaS newsletter'ında da düşüyor, saatte 4000 mail fırlatan bir snowshoe kampanyasında da. Statik metric skor tablosu ikisini ayıramaz, çünkü tabloya göre MIME_HTML_ONLY = 0.2 her mesajda 0.2'dir. Sembolün değeri gönderenin davranışından bağımsızdır.

Klasik refleks yeni sembol eklemek ya da mevcut ağırlıkları elle kurcalamaktır. Her ikisi de aynı hataya düşer: kararı hâlâ sabit bir sayıya bağlıyorsunuz. Doğru hamle sembol setini değiştirmek değil, karar ağırlığını davranışa bağlamak. rspamd'de bunun iki parçası hazır duruyor — ratelimit davranışı ölçen sensör, neural ise o davranışı sembol vektörüne katıp kendi ağırlıklarını yeniden öğrenen katman. İkisini Redis üzerinden birbirine bağladığınızda elle skor tuning'i bırakır, gönderene göre uyarlanan bir skorlama hattı kurarsınız.