向量搜索可以通过高效验证消息真实性和实时检测异常来增强 V2X（车辆与一切事物）通信的安全性。在 V2X 系统中，车辆和基础设施交换位置、速度和路况等关键数据。中间人 (MITM) 攻击是指攻击者拦截或更改这些消息，可能导致碰撞或系统故障。向量搜索通过分析消息和通信模式的数学“指纹”来识别表明篡改的不一致之处，从而解决这个问题。例如，每个消息或设备行为都可以表示为一个高维向量，并且与预期模式的偏差可以标记潜在的攻击。
一个实际应用是验证消息的完整性。可以根据发送者身份、时间戳、地理位置和内容等特征为每个 V2X 消息分配一个向量。向量搜索引擎（例如使用近似最近邻 (ANN) 算法构建的搜索引擎）可以快速将传入消息与已知的合法向量进行比较。如果消息的向量与历史或预期值显着偏离（例如，车辆报告的位置突然发生不合理的更改），系统可以隔离该消息或触发警报。此外，设备身份验证可以利用向量嵌入。例如，每个车辆的通信模式（例如，更新频率、典型路线）都可以建模为向量。模仿合法设备的 MITM 攻击者将难以复制这些细微的行为向量，从而使异常情况可被检测到。
将向量搜索与现有安全协议集成可以加强防御。例如，将其与 PKI（公钥基础设施）相结合，可以为静态证书检查添加动态层。证书可以映射到包含使用模式的向量，并且向量搜索可以比传统撤销列表更快地识别已撤销或已泄露的证书。实时处理在这里至关重要：基于 ANN 的系统可以扩展以处理 V2X 网络的高吞吐量，而不会引入延迟。开发人员可以通过嵌入 FAISS 或 Annoy 等框架来索引向量并执行快速相似性检查来实现这一点。通过关注数据模式而不是仅仅依赖加密，向量搜索补充了传统的安全措施，使得 MITM 攻击更难在未被检测到的情况下执行。