自动驾驶汽车可以通过比较数据中的模式来识别威胁或异常，从而利用向量相似性搜索来分享安全相关的见解。向量相似性搜索的工作原理是将数据转换为数值向量（嵌入），并测量它们在高维空间中的“接近”程度。例如，自动驾驶汽车可能会从传感器数据、摄像头馈送或日志生成向量。如果发生安全事件（如传感器故障或网络攻击），系统可以搜索其他车辆或历史数据中的相似向量，以检测重复出现的问题、识别攻击模式或验证新威胁是否与已知风险匹配。
为了使这一点更具体，考虑这样一种场景：自动驾驶汽车检测到网络流量出现异常峰值。汽车的软件可以将此流量数据转换为向量，并将其与代表过去攻击的向量数据库进行比较，例如拒绝服务攻击或未经授权的访问。使用像 FAISS 或 Annoy 这样的库，系统可以快速找到最接近的匹配项，确定异常是否是已知攻击模式的一部分，并提醒车队中的其他车辆。类似地，如果汽车的摄像头检测到被操纵的路标（例如，旨在迷惑 AI 的对抗性贴纸），则可以将图像向量化并与篡改标志的共享存储库进行比较，使其他汽车能够在遇到威胁之前识别出该威胁。
但是，实施此方案需要仔细设计。首先，必须将数据预处理成有意义的向量。例如，时间序列传感器数据可能使用自动编码器将其压缩为嵌入，而图像可以依赖于卷积神经网络 (CNN)。其次，系统需要一个分布式数据库来有效地存储和查询向量——这可能涉及边缘设备（汽车）将定期更新发送到中央服务器或用于分散式共享的对等网络。第三，隐私至关重要：不应共享原始数据，因此诸如联邦学习或同态加密之类的技术可以确保仅交换向量（而不是敏感细节）。一个实际的挑战是平衡搜索速度和准确性；近似最近邻 (ANN) 算法会牺牲一些精度来换取更快的查询速度，这对于实时威胁检测来说是可以接受的。
在实践中，开发人员可以通过集成现有工具来构建此方案。例如，车队管理系统可能会使用 PyTorch 或 TensorFlow 从传感器数据生成向量，将它们存储在像 Pinecone 或 Milvus 这样的向量数据库中，并通过 REST API 运行相似性搜索。当汽车检测到潜在威胁时，它会查询数据库并接收类似事件的列表，以及诸如这些事件是如何解决的元数据。这种方法不仅可以帮助单个车辆更快地响应，还可以创建一种集体防御机制——一辆车检测到的新威胁可以提高整个网络的安全性。关键是确保低延迟、可扩展性以及对误报的强大处理能力，这需要对向量化和搜索管道进行迭代测试和调整。