是的，相似性搜索可以通过识别偏离正常行为的模式，来帮助检测互联自动驾驶车辆中的异常网络流量。自动驾驶车辆依赖于车载系统、其他车辆和云服务之间的持续通信，从而生成大量的网络数据。相似性搜索的工作原理是将新的网络流量数据与已知的“正常”流量基线进行比较。如果新数据与预期的模式不密切匹配，则可以标记出来以供进一步调查。这种方法特别有用，因为它不需要为每一种可能的异常预先定义规则，因此可以适应不断变化的威胁。
例如，自动驾驶车辆中的网络流量可能包括传感器数据传输、软件更新或车对车 (V2V) 消息。相似性搜索系统可以将这些数据流表示为向量——诸如数据包大小、频率、源/目标 IP 或协议类型等特征的数字表示。在运行期间，使用余弦相似度或欧几里得距离等指标，将传入的流量向量与历史正常流量数据库进行比较。如果某个流量实例与过去的大多数数据过于不同，则可能表明存在潜在问题。想象一下，如果一辆车突然开始向一个未知的外部服务器发送异常大的数据包。相似性搜索引擎会将此检测为与典型流量模式相比的异常值，从而触发警报，供安全团队调查。
然而，有效实施这一点需要仔细设计。首先，“正常”流量的基线必须是全面的，并定期更新，以考虑行为的合理变化，例如新软件功能或高峰时段增加的数据负载。其次，相似性搜索可能难以处理高维数据（例如，具有许多特征的复杂流量），因此可能需要降维技术（例如，PCA）或近似最近邻算法（例如，FAISS）来提高性能。最后，实时处理至关重要——异常检测的延迟可能会损害车辆安全。诸如 Apache Kafka 或专用嵌入式数据库之类的工具可以帮助高效地流式传输和分析数据。通过应对这些挑战，相似性搜索成为自动驾驶车辆更广泛的异常检测系统的实用组成部分。