在网络安全领域，深度学习正以其强大的数据处理和模式识别能力，逐渐成为攻防对抗中的“新宠”，一个值得深思的问题是：深度学习真的能完美解决所有网络安全挑战吗？
尽管深度学习在识别复杂网络攻击、异常行为等方面展现出非凡的潜力，但其局限性也不容忽视，深度学习模型对数据的依赖性极高，缺乏透明性和可解释性，且在面对新型、未知攻击时可能显得力不从心，随着网络环境的不断变化，深度学习模型需要持续更新和优化，这无疑增加了维护成本和难度。
我们不能盲目地将深度学习视为网络安全防御的“万能钥匙”，更合理的做法是将其与其他传统安全技术相结合，形成互补优势的“组合拳”，以应对日益复杂的网络安全威胁，我们才能更好地利用深度学习的力量，为网络安全防御注入新的活力。
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