如何保障计算机网络安全，数据挖掘技术的双刃剑？

在数字化时代，计算机网络安全已成为企业、政府和个人关注的焦点，随着网络攻击手段的日益复杂和多样化，传统的安全防护措施已难以满足当前的需求，而数据挖掘技术，作为从海量数据中提取有价值信息的技术，在提升网络安全防护能力方面展现出巨大潜力，但同时也带来了一定的风险。

问题： 数据挖掘技术如何平衡其在计算机网络安全中的“利”与“弊”？

回答：

数据挖掘技术在计算机网络安全中的应用主要体现在两个方面：一是通过分析网络日志、流量等数据，识别异常行为和潜在威胁，为安全事件预警提供依据；二是通过构建用户行为模型，提高对正常行为的识别能力，减少误报和漏报，这一过程中也存在着数据泄露、隐私侵犯等风险。

为平衡“利”与“弊”，首先需加强数据加密和匿名化处理，确保在数据挖掘过程中不泄露敏感信息，应建立严格的数据访问控制机制，限制对原始数据的访问权限，仅在必要时才进行数据挖掘分析，还需加强数据挖掘模型的可解释性，确保模型决策的透明度和可追溯性，避免因模型黑箱而导致的安全隐患。

应持续关注数据挖掘技术的最新进展，如深度学习、联邦学习等，以提升网络安全防护的智能化和自动化水平，但也要警惕新技术可能带来的新风险，如模型偏差、过拟合等，确保技术应用的合理性和安全性。

数据挖掘技术在提升计算机网络安全防护能力方面具有重要作用，但需在保障数据安全和个人隐私的前提下合理应用，通过加强技术、管理和法律等多方面的措施，才能实现数据挖掘技术在计算机网络安全中的“利”大于“弊”。