是的，向量数据库可以用于追踪自动驾驶系统中的数据泄露。向量数据库专门用于存储和查询高维数据嵌入，这些嵌入是复杂数据的数字表示，例如传感器输出、日志或通信流。通过将系统活动、用户交互或数据流转换为嵌入，开发人员可以有效地检测异常或未经授权的数据访问模式。例如，如果某个组件开始向外部服务器传输意外数据，向量相似性搜索可以通过将其与数据库中存储的已知“正常”模式进行比较来标记此行为。
为了实现这一点，自动驾驶系统可以从遥测数据、网络日志或访问模式生成嵌入。向量数据库将索引这些嵌入，从而实现实时相似性搜索。假设一个传感器模块突然向外部 IP 地址发送异常大量的原始相机数据。通过嵌入元数据（例如，数据类型、目标 IP、频率）并将其与历史模式进行比较，系统可以将此识别为潜在的泄漏。像 Pinecone 或 Milvus 这样的向量数据库针对此类任务进行了优化，即使使用大型数据集也能实现低延迟查询。在传统基于规则的检测可能遗漏新型攻击向量或行为的细微偏差的系统中，这种方法特别有用。
但是，存在一些实际考虑因素。首先，嵌入模型必须准确地捕获正在监视的数据的语义。例如，网络日志可能需要强调源-目标关系的嵌入，而传感器数据可能侧重于时间模式。其次，系统需要一个“正常”行为的基线进行比较，这需要使用干净的数据集进行训练。第三，如果模型没有经过微调，可能会出现误报——例如，合法的软件更新可能会暂时改变数据流。为了解决这个问题，开发人员可以将向量搜索与上下文元数据过滤相结合，或者使用集成方法与传统的异常检测相结合。虽然不是一个独立的解决方案，但向量数据库通过在复杂的自主系统中实现可扩展的、基于模式的泄漏检测，增加了一个有价值的防御层。