计算机视觉在网络安全中的‘盲点’，如何识别未被检测的威胁？

在网络安全领域，计算机视觉技术正逐渐成为识别恶意软件、网络钓鱼、以及异常行为模式的重要工具，这一领域仍存在一些“盲点”，即那些尚未被充分探索或尚未被完全识别的威胁。

一个值得关注的问题是，如何利用计算机视觉技术来识别那些在传统网络安全检测中“隐形”的威胁？通过分析网络流量中的微小变化、异常的图像特征或视频中的微妙动作，来发现潜在的攻击行为，这要求我们不仅要关注已知的攻击模式，还要具备从大量数据中自动学习并识别新威胁的能力。

如何确保计算机视觉技术在处理大量数据时不会引入新的安全风险，也是一个亟待解决的问题，通过引入对抗性样本（adversarial examples）来测试系统的鲁棒性，确保其不会因数据偏差或错误而误报或漏报。

计算机视觉在网络安全中的应用前景广阔，但同时也伴随着挑战，只有不断探索新的方法和技术，才能更好地应对日益复杂的网络安全威胁。