自动驾驶汽车可以使用向量数据库来检测和阻止勒索软件攻击，方法是分析数据中的模式并实时识别异常情况。向量数据库擅长存储和查询高维数据，例如传感器读数、系统日志或网络流量，这些数据可以表示为数值向量。通过将传入的数据与数据库中存储的“正常”行为基线进行比较，车辆的安全系统可以标记可能表明恶意活动（例如未经授权的加密尝试或与外部服务器的异常通信）的偏差。例如，如果勒索软件开始加密车辆控制系统中的文件，文件写入操作的突然激增或意外的网络连接可能会被检测为向量空间中的异常值。
一个实际的实现可能涉及创建系统进程、网络数据包或文件访问模式的向量嵌入。这些嵌入存储在数据库中，并建立索引以进行快速相似性搜索。假设车辆的机载计算机监控文件操作：每个文件访问事件（例如，读取、写入、加密）都可以根据进程 ID、文件类型和访问频率等属性转换为向量。在运行时，系统不断查询数据库以检查新事件是否与已知的安全模式一致。如果一个进程突然开始加密大量文件——这种行为与基线不符——向量相似性得分会下降，从而触发警报。然后，车辆可以隔离受影响的子系统或阻止该进程，以防止攻击扩散。
向量数据库还可以通过使用经过验证的安全数据更新其基线模型来实现主动防御。例如，在软件更新期间，系统可以通过将其行为（例如，API 调用、内存使用情况）与受信任的历史向量进行比较来验证新的固件。如果攻击者试图推送伪装成更新的恶意代码，数据库将检测到向量模式中的不一致，例如意外的内存分配或未经授权的驱动程序交互。此外，将这些检查与硬件安全模块 (HSM) 或可信执行环境 (TEE) 集成可以确保关键决策（如阻止进程）是防篡改的。这种方法平衡了低延迟检测（对于自动驾驶汽车等实时系统至关重要）与适应不断演变的威胁。