在当今高度互联的世界里，计算机网络已成为信息传输与共享的基石，随着网络攻击手段的日益复杂，如何有效提升网络安全防护成为了一个亟待解决的问题，数据挖掘技术，作为从海量数据中提取有价值信息的方法，其潜在价值在计算机网络领域尤为突出。
问题： 如何在计算机网络中有效运用数据挖掘技术来预测和防御网络攻击？
回答： 关键在于将数据挖掘的“预测性”与“防御性”策略相结合，通过数据挖掘技术对历史网络流量、用户行为模式等数据进行深度分析，可以建立网络攻击的预测模型，提前识别潜在的威胁，利用聚类分析识别异常流量模式，这些模式往往预示着DDoS攻击、恶意软件传播等网络威胁，关联规则挖掘可以帮助发现不同攻击行为之间的关联性，为制定综合防御策略提供依据，实施基于规则的入侵检测系统，结合机器学习算法，能够自动学习并适应新的攻击模式，实现动态的、智能化的安全防护，通过这些方法，数据挖掘技术不仅提升了网络安全的预测能力，还增强了其应对复杂网络威胁的防御能力。
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利用数据挖掘技术，在计算机网络中深度分析流量模式与异常行为以增强安全防护的精准度。
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