Domino 與 Rspamd 整合:技術挑戰與可行性評析
Domino 仍是許多企業核心郵件平台,而 Rspamd 作為一個高效、可擴充的開源垃圾郵件過濾器,吸引了大量自架郵件伺服器的關注。將 Rspamd 與 Domino 結合,可大幅提升郵件安全與可維護性,但實務上仍需解決多項技術難題。
1. Domino 內部郵件處理流程概覽
- Domino 以其內建的 SMTP 代理為入口,直接接收外部郵件。
- 進入訊息後,Domino 會進行 SPF、DKIM、DMARC 等驗證,並將訊息寫入資料庫。
- 訊息經過「Inbox Rules」、「Content Rules」等流程後才進入使用者信箱。
2. Rspamd 的核心原理與特性
- 基於多模組(正則、統計、URL 黑名單)產生 spam score (Rspamd官方文檔)。
- 提供 HTTP/SMTP 代理、Lua API 供自訂規則,並支援高併發處理。
- 允許將訊息標記後交給後端 MTA(如 Postfix、Sendmail)進行遞送或拒絕。
3. 兩者結合的主要技術難點
- 訊息流轉換:Domino 以 SMTP 直接接收,若將 Rspamd 作為前置過濾器,需要在兩者之間設置 SMTP 代理,確保訊息格式(MIME、Unicode)不被破壞。
- 身份驗證與授權:Domino 內建 LDAP/AD 認證,Rspamd 需同步使用相同的認證機制,避免重複驗證造成延遲。
- 郵件加密與簽名:若使用 PGP 或 S/MIME,Rspamd 需在過濾前保留簽名,以免被誤判為垃圾郵件。
- 性能與擴展:Rspamd 需要足夠的記憶體與 CPU 以處理高併發,並且須與 Domino 的郵件佇列同步,避免訊息堆疊。
- 日誌整合:Domino 與 Rspamd 的日誌需統一格式,方便排錯與合規審計。
4. 可行的整合方案
- 方案一:在 Domino 前置一層 Postfix + Rspamd,將所有進入郵件先經過 Rspamd 判斷,再轉發至 Domino。此方式可利用 Postfix 的靈活路由,並保持 Domino 的內部流程不變。
- 方案二:直接在 Domino 的 SMTP 代理上啟用 Rspamd 的 SMTP 代理功能,使用
smtp_relay指令將訊息送至 Rspamd,Rspamd 再回傳處理結果給 Domino。此方案簡化了多層代理,但需確保 Rspamd 能正確解析 Domino 的自訂標頭。 - 方案三:透過 Rspamd 的 HTTP API,將訊息內容傳給 Rspamd 進行分數計算,並在 Domino 的「Inbox Rules」中使用
HTTP Request觸發 Rspamd,將分數寫回標頭。此方案允許更細緻的規則控制,但延遲較高。 - 在上述任何方案中,建議使用 Rspamd 的 Lua API 撰寫企業特有的關鍵字、IP 黑名單或自訂報告格式,以配合 Domino 的報表與審計需求。
5. 執行與監控建議
- 日誌統一:將 Rspamd 的 JSON 日誌寫入 SIEM,並與 Domino 的日誌整合,以便同時追蹤訊息來源與評分。
- 指標監控:透過 Rspamd 的
metricsAPI 監控 spam score 分佈、併發連線與記憶體使用。 - 彈性擴展:在高峰期可使用 Docker 或 Kubernetes 佈署多個 Rspamd 節點,並利用 Postfix 的 load‑balancing 進行負載分散。
- 安全審計:定期檢查 Rspamd 的黑名單更新頻率與正則規則是否過時,並確保與組織的安全政策保持一致。
6. 成本與風險評估
- 成本:Rspamd 為開源,無授權費用;但需要投入硬體與維護成本。Domino 仍需授權,但可將其用於企業內部郵件處理。
- 風險:若 Rspamd 失敗,可能導致郵件延遲或丟失;因此必須設置備援機制與暫停規則。
- 支援:Rspamd 社群活躍,提供豐富的插件與 Lua 介面;Domino 亦有長期技術支援。
7. 結論與建議
整合 Rspamd 與 Domino 能顯著提升機構的垃圾郵件防護與合規可追蹤性。雖面臨訊息流轉、性能與日誌整合等技術挑戰,但透過正確的代理設計與 Lua 自訂規則,完全可實現高效、可擴充的郵件安全解決方案。建議先在測試環境中部署 Postfix + Rspamd 前置代理,驗證訊息完整性與延遲,隨後再將方案正式投入生產。
MITRE ATT&CK 對應
- T1566 – Phishing(垃圾郵件可用於社交工程攻擊,Rspamd 可降低此風險)
參考資料與原文來源
- Rspamd 官方文檔:https://rspamd.com/ (Rspamd官方文檔)
- 郵件安全開源軟體 Rspam 介紹 (CSDN 博客) (CSDN 博客)
- 自架郵件伺服器討論 (Reddit) (Reddit)
- 使用類神經網路進行垃圾郵件過濾之研究(PDF) (PDF)
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