# No quiero reescribir el subject de los mensajes que sean SPAM.
rewrite_subject 0

# Esto se puede usar para decidir si el spam se manda attached, 
# o solo se modifican headers. Mandar attached en modo 2 es ideal 
# para evitar virus y otras malignidades que se le pueden hacer al Outlook. 
# Attached en modo 1 permite recuperar el spam mas facil 
# (doble click en attach). Modo 0 no attachea, solo modifica headers. 
# Default: 1
#report_safe 1

# NO scaneo spam para estas networks:
trusted_networks 172.16.0.0/12
trusted_networks 127.0.0.0/8

# Son valores por defecto, pero es bueno resaltarlo:
use_bayes 1
bayes_auto_learn 1
bayes_learn_during_report  1

## Ajustar a valores menores en sitios de muchos usuarios:
# The score threshold below which a mail has to score, to be fed into 
# SpamAssassin's learning systems automatically as a non-spam message.
#bayes_auto_learn_threshold_nonspam n.nn (default: 0.1)

## Ajustar a valores mayores en sitios de muchos usuarios:
# The score threshold above which a mail has to score, to be fed 
# into SpamAssassin's learning systems automatically as a spam message.
#bayes_auto_learn_threshold_spam n.nn    (default: 12.0)

#Headers a ignorar:
# If you receive mail filtered by upstream mail systems, like a 
# spam-filtering ISP or mailing list, and that service adds new
# headers (as most of them do), these headers may provide inappropriate 
# cues to the Bayesian classifier, allowing it to take a
#"short cut". To avoid this, list the headers using this setting.  Example:
#bayes_ignore_header X-Upstream-Spamfilter
#bayes_ignore_header X-Upstream-SomethingElse

## Este DIRECTORIO debe tener permisos solo para el 
# usuario:grupo spamd:spamd. Contiene 3 archivos, 
# el journal y 2 de la base de tokens. Verificar que tengan 
# permisos solo para este usuario (bah, lectura no importa).
# En caso de hacer mal el entrenamiento bayesiano, borrar 
# los archivos del directorio y empezar de nuevo.
bayes_path /var/lib/spamassassin/bayes

## Valores por defecto:
#bayes_auto_expire 1
#bayes_expiry_max_db_size 150000
#bayes_journal_max_size 102400

# Multiplico por 10 el expire_max_db_size
bayes_auto_expire 1
bayes_expiry_max_db_size 1500000
bayes_journal_max_size 102400

## Better hit rates, but databases 10 veces mas grandes:
bayes_use_hapaxes 1

## Se desea usar whitelist?
# whitelist_from   *@miope.homelinux.org

## Por ahora deshabilito todos estos tests:
use_dcc 0
use_pyzor 0
use_razor2 0

ENABLED=1
## Esto es 3 copias de spamd como maximo, autowhitelisting, 
# cambiarse al home del usuario spamd, correr con el usuario spamd, 
# no usar configuracion personal de usuarios de correo.
OPTIONS="-m 3 -a -H -u spamd --nouser-config"
NICE="--nicelevel 19"

## Comentar la linea smtp que viene por defecto.
#smtp     inet  n       -       -       -       -       smtpd
## Poner esta linea smtp en su lugar.
smtp      inet  n       -       -       -       -       smtpd -o content_filter=spamassassin:dummy
##[...] agregar la siguiente linea:
spamassassin unix - n n - - pipe user=spamd 
                 argv=/usr/bin/spamc -f -e /usr/sbin/sendmail -oi -f ${sender} -- ${recipient} 

##Poner las siguientes variables en el main.cf:

# Para limitar el uso de memoria de spamd, ajustar segun la memoria del equipo.
local_destination_concurrency_limit = 2

# Estas variables son solo una sugerencia: 
message_size_limit = 26214400   # Ajustar segun los requerimientos de los usuarios.
bounce_size_limit = 65536
header_size_limit = 32768
disable_vrfy_command = yes
smtpd_helo_required = yes
smtpd_timeout = 180

#!/bin/bash

PATH=/usr/bin:/usr/sbin:/bin:/sbin

## SPAM:

for i in /home/miope/Maildir/.SPAM.ES_SPAM/cur/*
do

        cat $i |  sa-learn -C /etc/spamassassin/ --spam --no-rebuild
        rm -f $i
done

## HAM:

for i in /home/miope/Maildir/.SPAM.NOesSPAM/cur/*
do
        cat $i |  sa-learn -C /etc/spamassassin/ --ham --no-rebuild
        rm -f $i
done

sa-learn  -C /etc/spamassassin/ --rebuild

## Re-entreno la base bayesiana con los spams mal clasificados:
52 6    1 * *   root    /usr/local/bin/learn-spam