Novell SuSE Linux Professional 9.2 Upgrade [Strong Encryption 128 Bit] 00662644457260 ユーザーズマニュアル

Spam Filtering

KMail requires two filters for spam processing:

The first filter examines the size of a message. Select ‘Settings’ ➝ ‘Config-
ure filters. . . ’. In the dialog that appears, create a new filter entry and name it

SpamAssassin

, for example. Select ‘<Size in bytes>’ as the filtering property

and ‘is less than’ as the qualifier. Set the threshold to ‘300000’.

Under ‘Filter actions’, select ‘pipe through application’ and enter

spamc

in the

field next to it. Note that the option ‘abort processing here upon matching filter
condition’ must be deactivated. Confirm the first filter with ‘Apply’.

The above filtering rule specifies that KMail passes only those messages to

spamc

that have a size less than 300 KB. You may try other threshold values, but keep in
mind that, with a higher threshold, the processing time increases. SpamAssassin
then tests all messages for characteristics of spam and alters the message header
by adding the line

X-Spam-Status: YES

. The second filter relies on this.

Add a second filter to the list and name it

SPAMFilter

. This filter moves the

messages marked by SpamAssassin to the spam folder.

Select ‘<header field>’ as the property and ‘contains’ as the qualifier. Enter

X-Spam-Status: YES

in the corresponding text entry field.

Under ‘Filter actions’, select ‘file in folder’ with

spam

as the destination folder.

Confirm with ‘Apply’.

These two filters should be placed in the order described at the top of the list.
Any other filters can be placed below them.

Distinguishing Wanted and Unwanted Messages

SpamAssassin ships with predefined rules that control the recognition of spam
messages. It is possible for SpamAssassin to miss a message occasionally, but
the program can be trained to lower the number of false negatives. The util-
ity

sa-learn

is included for this purpose. If your messages are stored in the

MailDir format (refer to Mail Formats on page 134), run the following command:

sa-learn --spam --dir ~/Mail/spam/cur/

If your messages are stored in the mbox format, run the following command:

sa-learn --mbox --spam ~/Mail/.spam.directory/*

144

12.10. Filters