自动驾驶汽车可以通过分析数据中的模式并识别偏离正常行为的异常情况，来使用向量搜索检测新的网络威胁。向量搜索的工作原理是将数据转换为数值表示（向量），并在高维空间中比较它们。对于自动驾驶汽车，这意味着将网络流量、传感器输出或软件行为转换为向量，然后使用数据库快速搜索相似之处或异常值。当检测到威胁时，系统可以标记它以供进一步分析或缓解，即使它与已知的攻击签名不匹配。
例如，自动驾驶汽车的内部网络可能会生成来自传感器、摄像头和控制系统的日志。可以使用机器学习模型（如自编码器或 Transformer）将这些日志处理成向量，这些模型捕获数据点之间的关系。如果攻击者试图将恶意数据注入到 LiDAR 传感器中，则生成的向量可能与典型的传感器输出显着不同。向量数据库（例如，FAISS 或 Milvus）可以索引正常行为向量并执行最近邻搜索以检测偏差。这种方法对于零日威胁尤其有用，在零日威胁中，传统的基于签名的检测不起作用。此外，向量搜索可以关联跨子系统的数据（例如，将不寻常的 GPS 数据与不稳定的转向命令链接起来），以识别可能被忽略的多向量攻击。
为了实现这一点，开发人员首先需要训练模型以从汽车的运行数据中生成有意义的向量。例如，可以根据元数据（来源、大小、频率）和有效负载模式来嵌入网络数据包。然后将这些向量索引到搜索优化的数据库中。在操作期间，实时数据会转换为向量并针对索引进行查询。如果向量与其最近邻居的距离超过阈值，则将其标记为可疑。随着时间的推移，系统可以通过将已确认的威胁向量添加到数据库来适应，从而提高检测准确性。这种方法还可以有效地扩展，因为向量搜索算法专为低延迟查询而设计，这对于像自动驾驶汽车这样的实时系统至关重要。通过将向量搜索与传统安全层（防火墙、加密）相结合，开发人员可以创建强大的防御来抵御不断演变的网络威胁。