Si des messages indésirables arrivent dans Mailcow, établissez d’abord ce que le filtre antispam a réellement fait. Un message manqué ne prouve ni une panne de Rspamd ni qu’un LLM résoudra le problème. La protection à la livraison et le tri après réception répondent à des besoins différents.
Suivre un message jusqu’à son dossier
Conservez l’original et examinez le résultat Rspamd : score, symboles déclenchés et action choisie. Comparez ce résultat avec le dossier final. Un score faible et un score élevé suivi d’un mauvais classement demandent des vérifications différentes.
| Observation | Vérification suivante |
|---|---|
| Message suspect sous le seuil d’action | Contribution des symboles et effet éventuel d’une liste d’autorisation |
| Message légitime au score trop élevé | Symboles à l’origine du faux positif |
| Message marqué comme spam mais laissé dans la réception | Règles de livraison et placement dans les dossiers |
| Résultat différent après une modification | Comparaison avec des exemples indésirables et légitimes |
Consultez les scores Rspamd et le guide d’apprentissage Mailcow. Ne reprenez pas un seuil universel sans vérifier les résultats de votre installation.
L’authentification ne juge pas le contenu
SPF, DKIM et DMARC servent à évaluer l’authentification de l’expéditeur. Un résultat positif ne prouve pas qu’une publicité est souhaitée ou qu’un message est inoffensif. Un échec isolé exige aussi du contexte, notamment en cas de transfert. Gardez les contrôles de sécurité du serveur actifs.
Utiliser l’IA comme étape supplémentaire
Après réception, AI Email Filter peut déplacer des messages vers un dossier de vérification selon une description. Exemple : « Offres commerciales non sollicitées pour des services SEO ou des listes de contacts. Exclure les messages qui mentionnent clairement un ticket d’assistance existant ou la référence de projet indiquée. » Insérez vos références réelles.
Il s’agit d’une proposition de catégorie, pas d’un résultat de détection mesuré. Le classificateur voit l’expéditeur, l’objet et un extrait du corps. Il ne réalise pas l’analyse complète des liens et pièces jointes d’une passerelle de sécurité et ne prouve pas l’origine IA du texte.
Tester les inclusions et les exclusions
Réunissez une publicité non sollicitée, un message légitime d’un fournisseur et un cas ambigu. Notez le résultat attendu avant l’aperçu. Examinez les faux positifs aussi soigneusement que les publicités manquées. Commencez par un dossier de vérification, laissez les cas incertains visibles et évitez la suppression définitive au départ.
Un endpoint personnel peut avoir un fournisseur externe de secours. Un modèle privé ne rend pas privée l’application hébergée. Voir connecter Mailcow et le tri auto-hébergé.
Cet article décrit une démarche de diagnostic, sans prétendre à un test comparatif complet de Mailcow ou à une solution définitive contre le spam.