# cpan
 
cpan> install Digest::SHA1 

HTML::Parser DB_File Net::DNS Mail::SPF::Query 

IP::Country Mail::Audit::Razor Net::Ident 

IO::Socket::INET6 IO::Socket::SSL Time::HiRes DBI 

LWP::UserAgent HTTP::Date Archive::Tar IO::Zlib Encode::Detect 

Net::SSLeay Mail::DKIM Mail::DomainKeys Compress::Zlib 
cpan> install Mail::SpamAssassin

# This is the right place to customize your installation of SpamAssassin.
#
# See 'perldoc Mail::SpamAssassin::Conf' for details of what can be
# tweaked.
#
# Only a small subset of options are listed below
#
###########################################################################
 
#   Save spam messages as a message/rfc822 MIME attachment instead of
#   modifying the original message (0: off, 2: use text/plain instead)
#
report_safe 0
 
#   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
bayes_path          /etc/mail/spamassassin/bayes/bayes
bayes_file_mode     0666
 
# Enable or disable network checks
skip_rbl_checks         0
use_razor2              0
use_dcc                 0
use_pyzor               0
 
# Mail using languages used in these country codes will not be marked
# as being possibly spam in a foreign language.
ok_languages            ko
 
# Mail using locales used in these country codes will not be marked
# as being possibly spam in a foreign language.
ok_locales              ko
 
# Add your own customised scores for some tests below.  The default scores are
# read from the installed spamassassin rules files, but you can override them
# here.  To see the list of tests and their default scores, go to
# http://spamassassin.apache.org/tests.html .
score SPF_PASS -2.0
score SPF_HELO_PASS -2.0
score SPF_NEUTRAL -1.0
score SPF_HELO_NEUTRAL -1.0
 
# For Daum Communications
score WEIRD_PORT 0.0
 
# For Korean Fonts
score HTML_FONT_FACE_BAD 0.0
 
# Whitelist important senders
whitelist_from          *@theeye.pe.kr

report_safe : 스팸으로 판단될 경우 원본글을 감출지 여부이다. 메일을 읽는 순간 당할수 있는 그 어떤 공격이 두렵다면 1로 해야 한다. 하지만 0으로 설정한다.

required_score : 몇점 이상을 스팸메일로 의심할것인지에 대한 설정이다. 이것은 서버관리자의 주관적인 부분이다. 그냥 5로 해도 무관하다고 본다.

use_bayes : 학습된 Bayesian Classifier를 사용할것인지에 대한 여부이다. 당연히 1로 한다.

bayes_auto_learn : 자동학습에 대한 설정이다. 정말로 확실한 스팸의 경우 분석하여 나누어진 토큰을 지속적으로 학습 시킨다. 물론 자동으로.

bayes_path : 학습된 토큰 파일을 저장할 위치이다. 기본적으로 사용자 별로 개별 저장되나 이런식으로 하여 중앙 관리가 가능하다. 저 값은 접두어다. 저 뒤로 _toks와 _seen이 붙는 파일 두개가 생긴다.

bayes_file_mode : 파일의 권한이다. 666정도면 되겠다.

skip_rbl_checks : RBL체크값을 점수에 활용한다. 나름 맹활약을 하게 된다.

use_razor2 : Vipul's Razor라는 곳에서 운영하는 블랙리스트 공유 시스템을 활용할지 여부이다. 난 사용안했다. 설치할것이 별도로 존재한다.

use_dcc : Distributed Checksum Clearinghouse의 약자이다. 실제 홈페이지에서는 스팸을 줄이는데 특출난 효과가 있다고 설명하고 있다. 필요하다 판단되면 사용하자

use_pyzor : Razor2와 비슷한 역할을 하는것 같다. 자세한건 사용해 보지 않아서 모르겠다. 홈페이지는 여기

ok_languages : 중요하게 사용되는 언어를 설정해 주면 된다. 한국의 경우 ko를 적어주면 된다. 영어권과 메일을 주고 받을일이 많다면 en도 추가해 주자.

ok_locales : 위와 같은 역할을 한다.

score : 별도로 특정 룰에 대한 점수를 강제로 지정할 수 있다.

whitelist_from : 믿을 수 있는 메일주소를 지정해주자. 매우 중요한 거래처의 메일이나 같은 서버의 메일은 굳이 점수를 매길필요가 없다.

다음의 SPF설정은 SPF의 신뢰도를 믿고 점수를 -해주겠다는 뜻을 가지게 된다.

score SPF_PASS -2.0
score SPF_HELO_PASS -2.0
score SPF_NEUTRAL -1.0
score SPF_HELO_NEUTRAL -1.0

score WEIRD_PORT 0.0

score HTML_FONT_FACE_BAD 0.0

# Pipe the mail through spamassassin (replace 'spamassassin' with 'spamc'
# if you use the spamc/spamd combination)
#
# The condition line ensures that only messages smaller than 250 kB
# (250 * 1024 = 256000 bytes) are processed by SpamAssassin. Most spam
# isn't bigger than a few k and working with big messages can bring
# SpamAssassin to its knees.
#
# The lock file ensures that only 1 spamassassin invocation happens
# at 1 time, to keep the load down.
 
:0fw: spamassassin.lock
* < 256000
| spamassassin
 
# Mails with a score of 15 or higher are almost certainly spam (with 0.05%
# false positives according to rules/STATISTICS.txt). Let's put them in a
# different mbox. (This one is optional.)
:0:
* ^X-Spam-Level: \*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*
/var/spool/mail/spam

# sa-learn --spam --mbox /var/spool/mail/spam
# sa-learn --ham --mbox /var/spool/mail/ham