摘要
随着互联网的快速发展和网络应用的普及，网络安全问题日益突出。
网络恶意流量作为网络攻击的主要手段，对网络空间安全构成了严重威胁。
传统的网络安全防御手段难以有效应对日益复杂的网络攻击，因此，迫切需要探索更加智能化、高效的网络恶意流量识别技术。
数据挖掘技术作为从海量数据中发现潜在规律和模式的有效方法，为网络恶意流量识别提供了新的思路。
本文首先介绍了网络恶意流量和数据挖掘技术的相关概念，然后概述了国内外在基于数据挖掘的网络恶意流量识别算法研究方面的现状，重点阐述了常用的数据挖掘算法，包括分类算法、聚类算法和关联规则挖掘算法等。
此外，本文还分析了不同算法在网络恶意流量识别中的优缺点和适用场景，并对未来研究方向进行了展望。
关键词：网络恶意流量；数据挖掘；机器学习；异常检测；网络安全
1.引言近年来，随着互联网技术的迅猛发展和网络应用的日益普及，网络空间已成为信息传播、资源共享和社会交往的重要平台。
然而，网络空间的开放性和共享性也为网络攻击提供了可乘之机，网络安全问题日益严峻。
网络恶意流量作为网络攻击的主要手段，其种类繁多、隐蔽性强、传播速度快，对个人隐私、企业安全乃至国家安全构成了严重威胁。
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