基于哈希分桶集成的网络入侵检测方法、系统、设备及存储介质

本发明公开了基于哈希分桶集成的网络入侵检测方法、系统、设备及存储介质，属于网络安全技术领域，包括：对网络流量数据进行特征提取与标准化处理，得到标准化特征向量；基于非线性压缩与量化映射的特征转换策略对所述标准化特征向量进行处理，获取低维特征表示；执行主成分分析，生成对应的二进制哈希码；将样本划分至多个哈希桶中，并对多数类样本在各哈希桶中按比例执行欠采样，构建类别平衡的样本子集；重复哈希分桶与采样操作，获得若干个平衡样本子集，并训练基分类器；在验证集上评估各基分类器的性能指标，并根据评估结果计算各基分类器的集成权重；对待测样本进行预测时，基于各基分类器的加权投票结果输出最终预测类别。