向量搜索可以通过高效比较复杂数据模式（如代码行为、传感器输出或系统状态）来增强自动驾驶汽车的软件完整性检查。与依赖精确匹配或预定义规则的传统方法不同，向量搜索通过将数据转换为数值表示（向量）并测量它们之间的相似性来工作。这种方法允许开发人员检测细微的异常或与预期行为的偏差，即使威胁是新的或随时间演变。例如，如果自动驾驶系统的传感器融合模块开始产生意外输出，向量搜索可以快速将其标记为与历史“健康”数据向量相比的异常值。
一个实际应用是验证软件更新或补丁。部署新的自动驾驶汽车固件版本时，向量搜索可以比较更新后的代码行为与一组受信任版本的基线。例如，如果更新了用于目标检测的神经网络模型，可以实时比较其输出向量（例如，检测到目标的边界框坐标或置信度分数），以确保它们与预期模式一致。同样，运行时完整性检查可以使用向量搜索来监控进程间通信。如果关键组件（如路径规划器）开始发送格式异常的消息，其通信模式可以被向量化并与正常行为进行比对，触发警报进行调查。
另一个关键优势是可伸缩性。自动驾驶系统生成大量高维数据，例如激光雷达点云或相机帧序列。传统的基于规则的系统难以高效处理这些数据，但像 FAISS 或 Milvus 这样的向量数据库针对在数百万个向量中快速进行相似性搜索进行了优化。例如，在驾驶前系统检查期间，汽车可以将当前传感器校准向量（例如，激光雷达距离精度配置文件）与有效校准状态数据库进行比对。由硬件磨损或环境因素引起的微小偏差可以提早被标记出来，降低运行时故障的风险。通过将向量搜索集成到现有的完整性管线中，开发人员获得了一个灵活的工具，它补充了加密校验和或静态代码分析，增加了一个自适应的、基于行为的验证层。