在信息科学的广阔领域中，网络安全的挑战日益复杂，传统的防御手段已难以满足现代信息系统的安全需求，一个亟待解决的问题是：如何在海量数据中快速识别并防御未知威胁？
回答这一问题，需从信息科学的角度出发，利用大数据分析和机器学习技术，通过收集并分析网络流量、用户行为等大数据，可以构建行为基线模型，及时发现异常行为，运用机器学习算法对数据进行深度挖掘，识别潜在威胁模式，实现威胁的自动检测与响应。
信息科学的另一关键工具——密码学，在保障数据传输安全中扮演着不可或缺的角色，采用高级加密标准（AES）等强密码算法，结合公钥基础设施（PKI），可以确保数据在传输过程中的机密性、完整性和身份认证。
构建高效安全的网络防御系统，需结合信息科学的理论与方法，从数据层面、行为层面和传输层面多管齐下，我们才能在信息时代中保护好我们的数据资产，为网络安全筑起坚不可摧的防线。
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在信息科学的框架内，构建高效安全的网络防御系统需融合先进技术如AI、区块链与加密算法的智能联动机制。
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