是的，相似性搜索可以用来验证来自路侧单元 (RSU) 的数据的完整性。从本质上讲，相似性搜索通过将新数据与可信的历史数据或同级数据进行比较来识别模式或异常。对于生成实时信息的 RSU（例如交通状况、传感器读数或车辆通信），此方法可以标记出表明篡改、损坏或硬件故障的不一致之处。例如，如果一个 RSU 突然报告车辆速度急剧下降，而邻近单元显示正常的交通流量，则相似性搜索可以检测到这种不匹配并触发警报以进行进一步调查。
为了实现这一点，开发人员可以首先创建一个“正常” RSU 数据的参考数据集，例如随时间或从地理位置相邻的单元收集的典型交通量、传感器测量值或通信模式。然后，诸如 k 最近邻 (k-NN) 或局部敏感哈希 (LSH) 之类的算法可以将传入数据与此基线进行比较。例如，如果 RSU 传输一批车辆检测事件，则系统可以检查这些事件的定时和频率是否与相似的时间段或附近的单元对齐。显著的偏差（例如，传感器在高峰时段报告零车辆）将表明存在潜在的数据损坏。诸如 Elasticsearch 的近似 k-NN 或诸如 FAISS 之类的开源库可以有效地处理这些比较，即使对于大型数据集也是如此。
但是，存在挑战。RSU 数据通常包括高维特征（例如，时间戳、GPS 坐标、传感器类型），这会使相似性计算复杂化。可能需要诸如 PCA 或自动编码器之类的降维技术来简化比较。此外，由于合法的异常值（例如，导致异常交通的突发事故），可能会发生误报。为了缓解这种情况，开发人员可以将相似性检查与基于规则的验证（例如，“速度不能超过 100 英里/小时”）或诸如数字签名之类的加密方法相结合以实现数据真实性。例如，混合方法可以首先验证数据签名以确认来源，然后使用相似性搜索来验证与历史模式的一致性。这种分层策略平衡了效率和稳健性，使其适用于实时 RSU 系统。