Mailcow-Spamfilter endlich zum Laufen bringen

TL;DR. Mailcows Stock-Spam-Filter erkennt moderne KI-Spam-Mails nicht und blockt legitime Transaktions-Mails. Ein LLM-Klassifizierer als zusätzliche Schicht — mit deinem eigenen Modell für volle Datenhoheit — löst beide Probleme in unter einer Stunde.

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Falls du hier bist, weil der Mailcow-Spamfilter nicht funktioniert (oder weil offensichtlicher Spam immer noch in deinem Posteingang landet), dann bist du hier richtig.

Zuerst eine kurze Checkliste zur Fehlersuche bei einem bestehenden Mailcow/Rspamd-Setup (damit du verstehst, warum die Nachricht durchgekommen ist). Danach zeige ich dir die Lösung, die ich letztendlich entwickelt habe – eine zweite Ebene, die solchen Müll zuverlässig abfängt.

Schnell-Checkliste: Warum Mailcow Spam durchlässt (5 Minuten)

1. Öffne die Nachricht in Mailcow und prüfe Rspamd

   • Schau dir den Gesamtscore und die ausgelösten Symbole an.
   • Prüfe, ob er knapp unter deinen Junk/Reject-Schwellenwerten lag.

2. Prüfe SPF/DKIM/DMARC

   • Wenn SPF oder DKIM bestehen und DMARC nicht strikt ist, sieht viel Spam “valide genug” aus, um durchzuschlüpfen.

3. Überschätze Bayes-Learning nicht

   • Training hilft, aber es braucht Volumen und Zeit. Bei kleineren Postfächern kann es sich langsam anfühlen.

4. Schwellenwerte sind möglicherweise zu konservativ

   • Viele Setups bevorzugen es, False Positives zu vermeiden, sodass Spam höflich behandelt wird, es sei denn, du passt das Scoring an.

5. Mancher Spam ist hauptsächlich musterbasiert

   • Anzeigename-Tricks, Reply-To-Abweichungen, Unicode-Merkwürdigkeiten – Dinge, die für Menschen offensichtlich sind, aber nicht immer hoch scoren.

Wenn du nur eine Sache tust: Lies die Rspamd-Symbole bei Spam, der im Posteingang gelandet ist. Das klärt das Rätsel meist sofort. Aber auch wenn es erklärt, warum die Mail nicht als Spam aussortiert wurde, löst es das Problem nicht magisch und die MailCow-Konfiguration muss an deine Bedürfnisse angepasst werden. Da ich das auch nach mehreren Versuchen nicht hinbekommen habe, erkläre ich dir jetzt, wie ich das Problem letztendlich gelöst habe.

Mein verzweifelter und unkonventioneller Weg, den schwachen Spamfilter zu reparieren

Witze gehen oft auf Kosten anderer, aber in anständiger Unterhaltung versuchen wir, nicht die Grenze von lustig zu beleidigend zu überschreiten. Was “zu weit” ist, ist subjektiv. Trotzdem gibt es ein klares Muster: Je sicherer eine Person in einem bestimmten Bereich ist, desto unwahrscheinlicher fühlt sie sich beleidigt und desto leichter lacht sie über den albernen Witz des Anklägers.

Du siehst diese Dynamik überall. Denk an den Triathleten, der ein Vermögen für einen Carbon-Fahrradsattel ausgibt, der sich wie ein Stein anfühlt, den Entwickler, der Wochen damit verbringt, Neovim zu konfigurieren, anstatt einfach VS Code zu öffnen, oder mich ohne Webcam-Unterstützung auf meinem Laptop, weil der Treiber noch nicht upstream gemerged wurde. Für Außenstehende sieht es nach unnötigem Schmerz aus, aber für die Person, die es tut, ist der Kampf Teil des Spaßes.

Allerdings unterschätzen wir oft, was jemanden wirklich triggert. Normalerweise sind es nicht die Kämpfe, die wir uns selbst aussuchen, die uns defensiv machen, sondern die Dinge, bei denen wir uns machtlos fühlen, sie zu ändern.

Die Frustration mit dem Mailcow-Standardfilter

Meine echte Quelle der Frustration ist unsere verwaltete Mailcow-Instanz. Als Administrator nehme ich es persönlich, wenn das System nicht einmal den trivialsten Müll blockiert. Es sticht, besonders wenn Kommentare folgen wie: “Mein privates Gmail hat diese Probleme nie, aber es ist toll, dass wir diese ‘Open Source’-Lösung nutzen müssen.”

Selbst wenn diese Kommentare freundliche Sticheleien von technikaffinen Kollegen sind, triggert es mich bis zu einem gewissen Grad. Obwohl ich das Team strikt angewiesen habe, den Spamfilter zu trainieren, indem sie Nachrichten in Junk verschieben oder an spam@… weiterleiten (was den Rspamd-Lernprozess auslöst), passt sich das System einfach nicht schnell genug an.

Ich bin kein E-Mail-Hosting-Experte – genau deshalb bezahlen wir für einen Managed Service – aber ich finde es schwer zu glauben, dass Standard-Filter so schlecht darin sind, offensichtliche Muster zu erkennen.

Das ist das neueste Beispiel von “💬Rebeca💌”, das am 20. Dezember 2025 im Posteingang gelandet ist:

Warum Standard-Spam-Regeln das Offensichtliche übersehen

Als Disclaimer: Ich habe keine tiefe Expertise darin, wie E-Mail-Protokolle unter der Haube funktionieren. Genau deshalb bezahlen wir für eine verwaltete Mailcow-Instanz; ich gehe davon aus, dass es akzeptable Standardeinstellungen geben sollte, die die Basics abdecken.

Aber wenn man die Header im Screenshot unten betrachtet, ist es frustrierend zu sehen, dass Standard-Filterregeln manchmal übersehen, was eindeutig Müll ist. Das ist nicht einmal die billige, LLM-generierte Kaltakquise, die schwer zu erkennen wird – das ist einfach altmodischer, offensichtlicher Müll.

In meinem Kopf dachte ich immer wieder, dass selbst das “dümmste” KI-Modell sofort erkennen würde, dass das Spam ist. Ich wollte einfach nur einen Service, der es mir erlaubt, einen eigenen LLM-Prompt über jede eingehende E-Mail laufen zu lassen, um sie genau so zu kategorisieren, wie ich es will – ob das Spam, Marketing oder spezifische Arbeitsthemen sind.

Ja, E-Mails durch ein LLM zu routen mag wie ein übertriebener Ansatz erscheinen, um ein Spam-Problem zu lösen, aber ich habe weder die Expertise, um an den Mail-Server-Interna herumzubasteln, noch die Zeit, um mit dem Support hin und her zu kommunizieren. Außerdem können wir diesen Ansatz nutzen, um Mails nach spezifischen Projekten oder Dringlichkeit zu filtern, was auch zu einer Notwendigkeit wird.

Allerdings konnte ich nicht einfach alle für ein bestehendes E-Mail-Organizer-Tool anmelden. Der ganze Grund, warum wir selbst hosten, ist Datenhoheit. Wenn wir anfangen würden, jede einzelne Firmen-E-Mail an ein Drittanbieter-Startup zum Abgreifen zu schicken, könnten wir auch einfach Gmail for Business nutzen.

Die Lösung: Ein LLM-gestützter Spamfilter

Also habe ich mich über die Weihnachtspause endlich hingesetzt, um eine Lösung zu bauen. Ich habe ein Tool zusammengestellt, das sich mit unseren Konten verbindet und ein LLM verwendet, um Mails basierend auf einem einfachen Prompt zu sortieren – nichts Verrücktes, aber es funktionierte.

Ich habe etwas Zeit damit verbracht, die UI für meine Kollegen aufzuräumen und sie speziell so zu gestalten, dass sie ihre eigenen LLM-Endpunkte verbinden können. Das war der Schlüssel: Wir bekommen die Intelligenz von KI, aber weil wir unsere eigenen API-Keys (oder lokale Endpunkte) einstecken, müssen wir uns keine Sorgen machen, dass ein Dritter unsere Daten speichert.

Als die Oberfläche fertig und das Hosting für das Team eingerichtet war, dachte ich mir, ich könnte es auch gleich der Öffentlichkeit zugänglich machen. Ich bin bereits Mitgründer eines Unternehmens, und sobald man in dieser Denkweise ist, vergisst man, wie man etwas Nützliches baut, ohne einen Checkout-Prozess draufzusetzen. Es ist einfach Gewohnheit an diesem Punkt.

Ich nannte es email-filter.ai – teils um endlich diese Witze über meinen Posteingang zum Schweigen zu bringen, aber hauptsächlich weil es zu einem wirklich soliden Tool geworden ist.