在网络安全防护的领域中，数据挖掘技术被广泛应用以识别潜在威胁和异常行为，即便如此先进的技术，也存在一些“盲点”，数据挖掘算法往往依赖于历史数据的训练和模式识别，而新出现的攻击手段或零日漏洞可能无法被及时检测，数据挖掘过程中可能存在“过拟合”问题，即算法对特定数据集过度适应，导致对其他情境的泛化能力下降，数据隐私和合规性也是一大挑战，如何在不侵犯用户隐私的前提下进行数据挖掘，是当前技术难以完全解决的问题。
尽管数据挖掘在网络安全防护中扮演着重要角色，但如何克服其“盲点”，提高对新型威胁的检测能力、避免过拟合问题以及确保数据隐私和合规性，仍是未来研究和发展的关键方向。
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数据挖掘在网络安全防护中，易忽视异常行为模式间的微妙联系成盲点。
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