在数字化时代，计算机网络安全已成为不可忽视的议题，数据挖掘技术，作为从海量数据中提取有价值信息的工具，其潜力在网络安全领域同样巨大，一个关键问题是：如何利用数据挖掘技术来预测和防御网络安全威胁？
通过分析网络日志、用户行为模式等数据，数据挖掘可以识别异常访问模式或潜在攻击行为，利用聚类算法发现用户行为中的异常群组，这可能是恶意软件活动的迹象，关联规则挖掘能帮助发现不同安全事件之间的关联性，从而预测未来可能发生的攻击模式，通过分类算法训练模型，可以自动分类和响应已知的攻击类型，提高系统的自我防御能力。
数据挖掘在网络安全中的应用也面临挑战，如数据隐私保护、算法的准确性和效率等，在实施过程中需平衡好安全与隐私的边界，不断优化算法性能，确保技术既能有效防御威胁，又不侵犯用户隐私。
数据挖掘技术为计算机网络安全提供了新的视角和工具，其有效应用将极大地提升网络防御的智能化和自动化水平。
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