摘要：隨著計算機網絡技術的快速發展，網絡安全問題日益嚴峻，入侵檢測系統成為保護網絡免遭惡意攻擊的重要防線。數據挖掘作為一種從海量數據中提取隱含模式和規律的技術，能夠顯著提升入侵檢測的準確性和效率。本文章探討了數據挖掘技術在計算機網絡入侵檢測中的應用路徑，包括機器學習算法（如決策樹、支持向量機、神經網絡）、關聯規則分析和異常檢測等方面，分析了其在處理高維度網絡流量數據、降低誤報率和實時檢測中的優勢與挑戰。通過案例說明，數據挖掘不僅能識別已知攻擊模式，還能通過行為特征發現新興威脅，為構建網絡防御體系提供了新思路。結合大數據的智能化部署深化將是緩解該方法非實用性的重要支撐方向結論。