在网络安全防护的广阔领域中，深度学习作为一项强大的技术工具，正逐渐成为识别和防御复杂攻击的利器，即便如此，其应用并非没有“盲区”，一个常被忽视的点在于特征工程的局限性，深度学习模型依赖于高质量的特征来做出准确的判断，而当面对高度动态、难以显式表示的特征时，模型往往显得力不从心。数据偏差也是一个不容忽视的问题，训练数据中的偏差可能导致模型对特定类型的攻击过度敏感或忽视其他类型，形成“只见树木不见森林”的困境。计算资源与效率的权衡也是一大挑战，虽然深度学习在提高检测精度方面表现出色，但其高昂的计算成本和实时性要求在某些场景下成为瓶颈。
深度学习在网络安全防护中的“盲区”主要涉及特征工程的挑战、数据偏差的考量以及计算资源与效率的平衡，这些问题的解决将进一步推动深度学习在网络安全领域的广泛应用与深化。
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深度学习在网络安全防护中虽能识别复杂模式，但面对新型、未知攻击时存在'盲区’，需结合人工智测与规则引擎提升全面防御能力。
深度学习在网络安全防护中虽强大，但面对新型、未知攻击时仍存在识别盲区。
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