在当今数字化时代，网络管理员面临着前所未有的挑战，包括但不限于网络攻击的复杂性和多样性、用户行为的不可预测性以及海量网络日志的生成，如何从这海量数据中提取有价值的信息，以提升网络安全，成为了一个亟待解决的问题。
数据挖掘技术，如聚类分析、关联规则挖掘和异常检测，为网络管理员提供了强大的工具，通过聚类分析，管理员可以识别出不同类型的网络活动模式，从而发现潜在的威胁，关联规则挖掘则能帮助发现用户行为与安全事件之间的联系，为制定更有效的安全策略提供依据，而异常检测技术则能实时监控网络活动，及时发现并响应异常行为，有效阻止潜在的安全威胁。
要充分发挥这些技术的潜力，网络管理员还需具备深厚的专业知识、丰富的经验以及对最新安全威胁的敏锐洞察力，才能确保数据挖掘技术真正成为提升网络安全的有力武器。
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网络管理员借助数据挖掘技术，能深入分析日志、流量等大数据源以强化网络安全预警与防御。
网络管理员可借助数据挖掘技术，深入分析日志、流量等大数据源来预防和应对网络安全威胁。
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