是的，自动驾驶汽车可以使用相似性搜索来实现主动安全威胁预测。相似性搜索是一种识别数据集中与查询输入非常相似的模式或数据点的技术。在自动驾驶汽车的背景下，这可能涉及将实时传感器数据（例如，摄像头馈送、激光雷达扫描或遥测数据）与安全事件、异常或攻击媒介的历史记录进行比较。通过标记与已知风险匹配的场景，系统可以在威胁升级之前触发先发制人的措施，例如调整驾驶行为或隔离受损的子系统。
例如，考虑这样一种情况：一辆自动驾驶汽车的摄像头检测到道路上的一个物体，该物体部分匹配先前遇到的恶意障碍物的视觉特征（例如，旨在混淆感知系统的碎片）。相似性搜索算法可以快速将此输入与标记威胁的数据库进行交叉引用。如果找到匹配项，汽车可以主动减速或改道。同样，在网络安全中，类似过去入侵尝试的网络流量模式（例如，以车辆控制系统为目标的异常数据包）可以使用基于相似性的异常检测进行标记，从而使系统能够阻止可疑连接。
技术实现将依赖于将原始传感器或网络数据嵌入到允许有效比较的结构化格式（例如，向量）中。近似最近邻 (ANN) 算法或向量数据库（例如，FAISS 或 Milvus）非常适合这一点，因为它们在搜索大型数据集时可以平衡速度和准确性。例如，激光雷达点云可以转换为捕获空间关系的嵌入，从而可以快速比较危险道路场景的库。同样，传感器数据中的行为模式（例如，与过去黑客攻击尝试相关的方向盘突然移动）可以编码为时间序列向量以进行相似性匹配。
然而，仍然存在实际挑战。首先，系统必须实时处理数据，这需要优化相似性搜索算法以实现低延迟。这可能涉及边缘计算以减少对云服务的依赖。其次，历史数据集的质量至关重要：不完整或有偏差的数据可能导致误报或错过威胁。例如，如果训练数据缺少某些区域道路危险（例如，特定地理区域常见的动物）的示例，则系统可能无法识别它们。最后，安全应用程序需要严格的验证以防止对抗性攻击——例如，恶意行为者故意制作逃避相似性检查的输入。解决这些问题需要持续的数据集更新、强大的异常检测管道和冗余机制，以确保可靠的威胁预测。