是的，向量搜索系统会引入开发人员必须解决的安全风险。 这些系统依赖于机器学习模型将数据转换为数值向量，并支持基于相似度的搜索，可能暴露数据处理、模型完整性和系统设计方面的漏洞。虽然它们为推荐或图像检索等任务提供了强大的功能，但它们的复杂性和对大型数据集的依赖性会创建恶意行为者可以利用的攻击面。
一个主要的风险涉及**数据隐私和泄露**。 向量嵌入通常编码敏感信息，例如用户行为模式或专有内容。 如果这些嵌入未被正确匿名化或加密，攻击者可能会对其进行逆向工程以提取原始数据。 例如，在医疗保健应用程序中，如果未训练模型来去除可识别特征，则转换为向量的患者记录可能会无意中泄露诊断结果。 此外，在数据库中（例如，开放访问的向量索引）不安全地存储向量可能会允许未经授权的方查询和推断私人信息。 配置不佳的访问控制层也可能允许攻击者绕过身份验证以直接查询向量数据库，从而暴露敏感结果。
另一个担忧是**对模型本身的对抗性攻击**。 攻击者可以操纵输入数据来歪曲搜索结果，例如微妙地更改图像的像素，使其出现在不相关的搜索查询中，从而绕过内容过滤器。 在电子商务中，这可以被利用来通过使其向量表示类似于流行的项目来推广假冒产品。 模型中毒 - 在训练期间注入恶意数据 - 是另一种威胁。 例如，如果推荐系统的训练数据包含被操纵的用户交互（例如，虚假点击），则生成的向量可能会优先考虑不安全或有偏见的内容。 如果没有严格的输入验证和模型监控，此类攻击可能会未被发现。
最后，**基础设施漏洞**构成风险。 向量搜索系统通常依赖于分布式数据库和高性能计算资源，如果未强制执行速率限制或查询复杂性检查，这些资源可能成为拒绝服务 (DoS) 攻击的目标。 如果未对用户输入进行清理，处理向量查询的 API 也可能容易受到注入攻击。 例如，恶意制作的查询可能会利用自定义向量相似度内核中的缓冲区溢出。 像 FAISS 或 Milvus 这样的开源工具虽然被广泛使用，但需要仔细配置以避免诸如未经身份验证的端点或不安全的默认设置之类的错误。
开发人员应通过加密传输中和静态的向量、实施严格的访问控制、验证输入以及审核第三方工具来降低这些风险。 定期渗透测试和监控异常查询模式可以进一步加强这些系统以防止被利用。