摘要：隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題日益嚴(yán)峻，入侵檢測(cè)系統(tǒng)成為保護(hù)網(wǎng)絡(luò)免遭惡意攻擊的重要防線(xiàn)。數(shù)據(jù)挖掘作為一種從海量數(shù)據(jù)中提取隱含模式和規(guī)律的技術(shù)，能夠顯著提升入侵檢測(cè)的準(zhǔn)確性和效率。本文章探討了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)中的應(yīng)用路徑，包括機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如決策樹(shù)、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）、關(guān)聯(lián)規(guī)則分析和異常檢測(cè)等方面，分析了其在處理高維度網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)、降低誤報(bào)率和實(shí)時(shí)檢測(cè)中的優(yōu)勢(shì)與挑戰(zhàn)。通過(guò)案例說(shuō)明，數(shù)據(jù)挖掘不僅能識(shí)別已知攻擊模式，還能通過(guò)行為特征發(fā)現(xiàn)新興威脅，為構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)防御體系提供了新思路。結(jié)合大數(shù)據(jù)的智能化部署深化將是緩解該方法非實(shí)用性的重要支撐方向結(jié)論。