Salad (kurz für Letter Salad) ist eine effiziente und flexible Implementation der bekannten Anomalien-Erkennungsmethode Anagram von Wang u.a. (RAID 2006). Salad beruht auf n-Gramm-Modellen, d.h. die Daten werden in Form aller ihrer Teilstrings von Länge n dargestellt. Während des Trainings werden diese n-Gramme in einem Bloom-Filter gespeichert. Das ermöglicht dem Detektor, eine große Zahl von n-Grammen mit wenig Speicher darzustellen und trozdem effizient auf sie zuzugreifen. Salad erweitert Anagram, indem es verschiedene n-Gramm-Typen erlaubt und eine 2-Klassen-Version des Detektors für die Klassifikation und verschiedene Analysemodi für Modelle hinzufügt. (non)