在网络安全攻防的战场上，数据挖掘技术如同一把双刃剑，既能帮助防御方洞悉攻击者的行为模式，也能被攻击者利用以隐藏其真实意图，其“盲点”主要体现在以下几个方面：
1、数据质量与预处理：当面对海量、复杂、非结构化的网络数据时，如何高效地进行数据清洗、去噪、归一化等预处理工作，是数据挖掘在攻防中常被忽视的环节。
2、特征选择与提取：在海量数据中准确选取对攻防分析有价值的特征，是数据挖掘的难点之一，错误的特征选择可能导致分析结果偏离实际，甚至误导决策。
3、模型过拟合与泛化能力：在构建攻防模型时，如何避免过拟合，确保模型在未知数据上的泛化能力，是数据挖掘在应用中常面临的挑战。
4、实时性与动态性：网络安全威胁日新月异，如何使数据挖掘技术能够实时捕捉并分析新出现的威胁，是攻防双方都需要解决的问题。
虽然数据挖掘在网络安全攻防中发挥着重要作用，但其“盲点”也不容忽视，只有不断优化技术、提升数据质量、增强模型泛化能力，并注重实时性与动态性，才能更好地利用数据挖掘技术守护网络安全。
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