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分类： LINUX
2006-03-16 13:50:36
MDaemon Bayesian學習設置概述
MDaemon內置阻止垃圾郵件的功能，但一台MD的郵件服務器剛裝好後，按其默認的配置會造成誤判、漏判的狀況發生，這是正常的，畢竟垃圾郵件也在不斷的變化、發展。不過MD也提供了Bayesian學習的功能。
下面就簡單的說說我個人是如何來設置的。
1. 依次點選“Setup”—“Primary Doamin”—“Archival”，勾選“Archival inbound mail”。這個設置可以將MD收到的郵件都備份一份到公共資料夾中。注意：因這裡只是為方便收集郵件樣本而設，在MD學習完成後要取消此項。
2. 依次點選“security”—“Spam filter…”—“spamfiltering”—“…put the message in the spam trap public folder”。此步設置是把系統認定的垃圾郵件放入一個公用資料夾，以便管理員進審核。
3. 再選取“Heuristics”，修改“A message is spam if its score is greater or equal to”後的“5.0”為“10”。
設為5.0有點太嚴格了，個人感覺修改成“10”比較好，這個數值可以根據自己的要求改，不改也可以。數值越小，要求越嚴格。
4. 再點取“Bayesian”，選取“Apply Bayesian knowledge to heuristic message scoring”和“Enable Bayesian scheduled learning”，其它用默認值即可。
系統默認是在晚上0：00進行學習，旁邊的Learn按鈕可以讓系統立即進行學習。
*****************以下為2006/2/14補寫*****************
因部分網友反應按此教程應用后，發現沒有相應的資料夾，經檢查，此教程有遺漏。
產生此問題的原因在于此教程是我先做好貝葉斯學習設定，應用并積累了一定經驗后寫的，由于疏忽產生，在此向大家說聲不起!
解決此問題的方法就是第一次設定時點擊下圖中的“Create"按鈕即可。
******************以上為2006/2/14補寫***********************
1. 在OE是新增一個MD管理員帳號，不過注意這裡使用的是IMAP協議，不是常用的POP3協議。設置方法大體與POP3一樣，唯一不同的是下圖。
2. 設置完成後會出現一個對話框，選取“是”
3. 隨後出現的對話框中，讓下面的資料夾都顯示出來。
4. 設置完成後的OE資料夾界面如下，重點是紅色選取部分，若某個資料夾無法顯示，可直接新增一個資料夾，名稱成與下圖一致。
各資料夾作用如下：
\Bayesian\Non-Spam：用來存放非垃圾郵件
\Bayesian\Spam：用來存放垃圾郵件
\Mail Archive\Inbound to：用來備份收到的所有郵件
Spam Trap：系統會將其認定的垃圾郵件放入此資料夾
5. 對於Inbound to中的郵件進行審核，將你認定的垃圾郵件和正常郵件分別拖入Spam和Non-Spam中；
對於Spam Trap中的系統認定的垃圾郵件，可以進行審核，將其中誤判為垃圾郵件的信件拖入Non-Spam中
注意：Spam和Non-Spam中的郵件會被系統學習後自動刪除。
************以下為 2006/2/14補寫*************
放入NON-SPAM中的郵件，系統并不會重新發送給收件人，需要手工處理轉給收件人。
************以上為 2006/2/14補寫*************
本步操作過程每天做一次，盡可能多做幾天，我就做了整整半個月，郵件樣本累計有近10萬封郵件。雖然當時很累，但現在看來還是值得的：沒有誤判的郵件，每天可以擋下1000封左右的垃圾郵件。
當然上面只是通過Bayesian學習來防止垃圾郵件，還可以結合黑白名單、RBL等方法來進行，因個人應用有限，不做此討論。(作者STDMIS)
我有点不理解：学习用的邮件不是备份过来的吗？删除了有什么关系呢？为什么要手工转发？是用于学习的邮件都要用手工转发，还是被误判为垃圾邮件的？
但有部分系統誤判的，這些被誤判的郵件可能按照你的設定，沒有被收件人收到。
我們當然要為這些被誤判的“平反”，“平反”的方法就是把他們放到NON-SPAM中﹔
是否要讓這些被誤 判的信件到達他的真正的目的地？
系統不會因你把它們放入到NON-SPAM就去重新發送，所以我們可能需要手工轉寄這部分被誤判的郵件，讓它們到達本來應該到達的地方。
