是的，向量搜索有助于识别针对自动驾驶汽车的网络攻击模式。向量搜索的工作原理是将数据（例如网络日志、传感器输出或攻击特征码）转换为高维空间中的数值向量。这些向量捕获数据的有意义特征，从而可以进行相似性比较。当应用于自动驾驶汽车的网络安全数据时，向量搜索可以将相似的攻击行为进行分组，检测异常，并揭示看似无关的事件之间的隐藏关系。
例如，设想一个攻击者操纵传感器数据（例如 LiDAR 或摄像头输入）以欺骗自动驾驶汽车错误识别障碍物的场景。每次攻击尝试都会生成独特但相关的数据，例如改变的传感器读数或意外的系统响应。通过将这些事件嵌入到向量中，向量数据库可以快速识别具有相似特征的攻击群集。如果发生新的攻击，将其向量与历史数据进行比较可以揭示与过去欺骗尝试的相似性，即使攻击方法略有修改。这对于检测零日漏洞特别有用，因为攻击者会修改已知技术以逃避基于特征码的检测系统。此外，向量搜索可以通过将事件序列编码为向量并测量其随时间的相似性来分析时间模式，例如发送到汽车控制系统的重复恶意命令。
然而，有效的实施需要仔细的设计。开发者必须对原始数据进行预处理（例如，标准化时间戳，从网络数据包中提取关键特征），并选择合适的嵌入模型。例如，可以训练一个神经网络将 CAN 总线消息序列转换为向量，以突出显示恶意命令序列。然后，可以使用 FAISS 或 Pinecone 等开源工具索引这些向量，以实现快速相似性搜索。挑战包括处理噪声数据（例如，良性传感器错误导致的误报）以及确保低延迟以实现实时威胁检测。尽管存在这些障碍，向量搜索提供了一种灵活的方式来适应不断演变的攻击策略，使其成为保护自动驾驶汽车免受复杂威胁的实用工具。