Redwood:一个实施统计方法识别异常文件的项目

#Association-Based Data Reduction (REDWOOD) 寻找森林中的树 Redwood 是一个 Python 框架，旨在通过分析媒体集合的文件元数据来识别异常文件。 每个被分析的文件都被分配一个分数，表明其相对于系统中其他文件的声誉——声誉分数越低，文件异常的可能性就越大。 给定文件的最终声誉分数基于我们称为“过滤器”的模块分配给它的分数的聚合。 过滤器是一个插件，其功能仅受开发人员的创造力限制。 Redwood 可以支持任意数量的过滤器，只要过滤器扩展 RedwoodFilter 类并生成一个表，为系统中的每个唯一文件分配一个信誉分数。 Redwood 框架的大部分目的是使向系统添加新过滤器的过程尽可能顺畅（有关更多信息，请参阅下面的过滤器部分）。 除了过滤器之外，Redwood 还提供了一个用于分析和存储文件元数据的有效数据模型、一个用于与该数据