相似度搜索通过将实时数据与历史正常模式基线进行比较来检测异常传感器读数。当传感器产生新的读数时，系统会在预处理过的典型行为数据集中搜索相似的条目。如果新数据没有密切匹配项——表明它与正常情况显著偏离——则会被标记为异常。这种方法依赖于异常罕见且与正常操作不同的想法，使其在基于相似度的分析中脱颖而出。例如，在温度传感器网络中，突然飙升或下降且与过去模式不符的读数将触发警报。
该过程包含三个关键步骤。首先，将代表正常传感器行为的历史数据预处理成结构化格式，通常使用向量嵌入等技术来捕获模式（例如，时间序列数据的滑动窗口平均值）。接下来，将实时传感器数据转换为相同的格式，并使用 k-近邻 (k-NN) 或近似最近邻 (ANN) 搜索等算法对照基线进行查询。这些算法能够高效地在高维空间中查找最接近的匹配项。最后，通过相似度阈值来确定新读数是否异常。例如，如果工业设备中的振动传感器产生的读数与正常模式的相似度比阈值允许的低 30%，系统就会将其标记为异常。FAISS 或 Annoy 等工具优化了搜索速度，这对于实时应用至关重要。
实际实施需要平衡准确性和性能。例如，管道中的水压传感器可以使用 10 秒平均值的滑动窗口来检测突然下降。如果当前窗口与历史数据之间的相似度得分低于预定义的值，系统就会向操作员发出警报。开发人员还必须处理动态基线——随着时间推移更新正常数据集，以考虑季节性变化或设备磨损。挑战包括选择正确的距离度量（欧几里得距离用于原始值，余弦相似度用于方向趋势）以及通过调整阈值最大程度地减少误报。在现实世界中，例如监控服务器场过热的系统，通常会将相似度搜索与基于规则的检查（例如，“如果温度 > 100°C，立即发出警报”）相结合，以增加可靠性。这种混合方法确保了速度和上下文感知检测。