Анонсирован выпуск комплексной системы фильтрации спама Rspamd 0.9, предоставляющей средства для оценки сообщений по различным критериям, включая правила, статистические методы и чёрные списки. В результате различных проверок формируется итоговый вес сообщения, на основании которого принимается решение о необходимости блокировки. Код системы написан на языке Си и распространяется под лицензией BSD. Проект развивается Всеволодом Стаховым, одним из основных разработчиков пакетного менеджера pkg, используемого в проекте FreeBSD.

Система построена с использованием событийно-ориентированной архитектуры (Event-driven) и изначально рассчитана на применение в высоконагруженных системах, позволяя обрабатывать сотни сообщений в секунду. Правила для выявления признаков спама отличаются высокой гибкостью и в простейшем виде могут содержать регулярные выражения, а в более сложных ситуациях могут оформляться на языке Lua. Кроме явных правил в Rspamd реализованы и статистические методы обнаружения спама, основанные на использовании баесовского классификатора.

Расширение функциональности и добавление новых типов проверок реализуется через модули, которые могут создаваться на языках Си и Lua. Например, доступны модули для проверки отправителя с использованием SPF, подтверждения домена отправителя через DKIM, формирования запросов в списки DNSBL. Для интеграции Rspamd с postfix и sendmail применяется rmilter, для exim предлагается специальный патч, dlfunc или local_scan. Для упрощения настройки, создания правил и отслеживания статистики предоставляется административный web-интерфейс.

В новом выпуске была переработана или полностью переписана большая часть кодовой базы с целью улучшения архитектуры, производительности и стабильности. Обеспечена поддержка правил SpamAssassin. Внесены значительные оптимизации, такие как задействование LuaJIT и PCRE JIT, применение алгоритма Ахо — Корасик для обеспечения поиска по сотням тысяч масок и переход на использование абстрактного синтаксического дерева для всех выражений. Обеспечена возможность шифрования всего трафика. Представлена новая архитектура статистической оценки сообщений, применяющая расширенные методы разбиения текста на токены и поддерживающая кэширование результатов обучения.

Источник: http://www.opennet.ru/opennews/art.shtml?num=42233