摘要：随着计算机网络技术的快速发展，网络安全问题日益严峻，入侵检测系统成为保护网络免遭恶意攻击的重要防线。数据挖掘作为一种从海量数据中提取隐含模式和规律的技术，能够显著提升入侵检测的准确性和效率。本文章探讨了数据挖掘技术在计算机网络入侵检测中的应用路径，包括机器学习算法（如决策树、支持向量机、神经网络）、关联规则分析和异常检测等方面，分析了其在处理高维度网络流量数据、降低误报率和实时检测中的优势与挑战。通过案例说明，数据挖掘不仅能识别已知攻击模式，还能通过行为特征发现新兴威胁，为构建网络防御体系提供了新思路。结合大数据的智能化部署深化将是缓解该方法非实用性的重要支撑方向结论。