向量搜索可以通过使系统能够实时检测、分析和响应自适应威胁，从而增强对自动驾驶勒索软件的防御能力。 自动驾驶勒索软件使用机器学习自主演变其行为，使得传统的基于签名的检测无效。 向量搜索通过分析数据（如网络流量或文件活动）中的模式，并识别与已知恶意行为的相似之处来解决此问题，即使勒索软件修改其策略。 这种方法允许防御者发现偏离正常操作的异常情况，从而提供一种主动对抗不可预测的攻击的方法。
一个实际应用是在异常检测中。 通过将系统日志、网络流量或文件访问模式转换为数值向量，安全系统可以将这些向量与基线“正常”行为进行比较。 例如，如果勒索软件攻击开始以类似于过去攻击的方式加密文件，但使用新的加密密钥或时间安排，向量搜索可以标记此活动。 诸如 Elasticsearch 的向量搜索功能或专门的 ML 模型（例如，使用 Word2Vec 进行日志嵌入）之类的工具可以将行为映射到向量空间中。 当新的活动聚集在已知的恶意向量附近时（即使不完全相同），系统可以触发警报。 这种方法比静态规则更灵活，因为它考虑了攻击模式的细微变化。
另一个用例是自动化响应工作流程。 一旦检测到异常，向量搜索可以快速检索类似的历史事件以指导缓解。 例如，如果勒索软件进程开始以类似于先前攻击的模式修改注册表项，则系统可以自动隔离受影响的设备或阻止可疑进程。 诸如 Apache Solr 或 FAISS（一种用于高效相似性搜索的库）之类的平台可以在大型数据集中实现快速查找，从而使其在实时中可行。 通过将向量搜索集成到安全编排工具中，开发人员可以构建不仅检测威胁，而且执行预定义对策的系统，从而减少勒索软件传播的窗口。 这种检测和行动的结合创建了一个针对自适应攻击的分层防御。