"geht ... würde ich sagen ...Ich weiß ja nicht wie viel Du schon mit SA gemacht hast ...
Score in den Header schreiben habe ich noch nicht gemacht ...Schau Dir doch mal Deine False negativ Mails an bzw. laß Dir von SA die Score in den Header schreiben ...
Dann kannst Du SA sagen ab welcher Score er die Mails als Spam einstufen soll.
1.8 ist ja irrsinnig wenig (finde ich ...) bei mir lief's eigentlich mit 4 bis 4.5 schon so, wie's sein sollte ...Bei mir ist es jedenfalls so, das ich die Score nach und nach runterstellen muß um nicht so viele False negative zu bekommen, bin schon bei 1.8 angekommen ohne das ich dabei False Positiv erzeuge.
Mache ich genau anders rum:Wir lernen pro Tag ca. 200-300 Mails.
Kleiner Tip : Wenn Du einen IMAP Server hast kannst Du für jeden User einen Ordner z.B SPAM-NEW anlegen und diesen einmal pro Tag umkopieren lassen (cron) und diese dann lernen ...
#!/bin/bash
# thanks to Holger Dunkel for basis of this script
# culled from the suse-slox-e@suse.com mailing list
#
# run sa-learn on spammed mailbox
#
spamdir=auchSPAM
dir=/var/spool/imap/$spamdir
c=0
if [ -d $dir ];then
cd $dir && echo now in $dir
for i in *. ; do
if [ -f $i ]; then
#cat $i | su - nobody -c "sa-learn --showdots --spam --single";
cat $i | su - nobody -c "sa-learn --showdots --spam";
echo $i, $c
# this removes emails from the shared folder
rm -v $i
let c++
fi
done
# as user cyrus reconstruct the maildir files
su - cyrus -c "reconstruct $spamdir"
echo "processed $c mails"
else
echo $dir not found
exit 1
fi
# run sa-learn on not-spam mailbox
#
hamdir=keinSPAM
dir=/var/spool/imap/$hamdir
c=0
if [ -d $dir ];then
cd $dir && echo now in $dir
for i in *. ; do
if [ -f $i ]; then
#cat $i | su - nobody -c "sa-learn --showdots --ham --single ";
cat $i | su - nobody -c "sa-learn --showdots --ham";
echo $i, $c
# this removes emails from the shared folder
rm -v $i
let c++
fi
done
# as user cyrus reconstruct the maildir files
su - cyrus -c "reconstruct $hamdir"
echo "processed $c mails"
else
echo $dir not found
exit 1
fi
# integrate learned stuff
#
su - nobody -c "sa-learn --rebuild"
report briefly
report_header 1
report_safe 0
use_terse_report 0
detailed_phrase_score 1
$sa_tag_level_deflt = 0.0
Mache ich genau anders rum:
use_bayes 1
bayes_path /var/spool/amavis/.spamassassin/bayes
auto_learn 1
hab' ich getan ...Schau Dir die Mails an die nicht als SPAM erkannt werden und auch die Mails die erwünscht sind (HAM) !!!
$sa_auto_whitelist = 1; # turn on AWL in SA 2.63 or older (irrelevant
# for SA 3.0, cf option is 'use_auto_whitelist')