基于向量的异常检测通过分析高维数据中的模式，区分合法用户和恶意攻击者，从而防止自动驾驶认证中的身份欺骗。在自动驾驶系统中，认证通常依赖于对用户、设备或组件（例如，传感器）进行持续验证，而无需手动输入。通过将生物特征、行为模式或网络信号等认证因素表示为数值向量，系统可以将新数据与“正常”行为的基线进行比较。超出预设阈值的偏差表明可能存在欺骗尝试，例如伪造的凭据或被篡改的传感器数据。这种方法增加了一层动态适应的安全性，减少了对密码等易受盗窃的静态凭据的依赖。
例如，考虑一辆使用面部识别进行驾驶员认证的自动驾驶汽车。基于向量的系统可以将面部特征转换为多维向量（例如，眼睛之间的距离、鼻子的形状），并与存储的配置文件进行比较。如果攻击者使用照片或面具冒充驾驶员，异常检测器可以标记出原始向量模型未捕获到的纹理深度或光照模式差异。同样，在车辆到车辆（V2V）通信中，通过分析信号元数据（例如，延迟、信号强度、时间戳一致性）的向量与历史规范的对比，可以检测到声称虚假位置的伪造 GPS 信号。像自编码器或单类 SVM 这样的机器学习模型可以通过在训练期间学习正常向量的边界并在实时识别异常值来自动化这一过程。
实施这种方法需要仔细设计。首先，系统必须收集高质量的训练数据，以构建合法用户或设备的准确向量表示。例如，生物识别系统可以聚合数千个有效面部扫描的向量，以建立一个稳固的基线。其次，异常阈值必须在误报（阻止合法用户）和漏报（允许欺骗）之间取得平衡。基于上下文（例如，管理员访问的更严格规则）的动态阈值调整等技术可以提供帮助。最后，持续的模型更新对于适应新的欺骗技术或用户行为的变化至关重要。联邦学习可以使分布式系统（如自动驾驶车队）协作更新异常检测模型，而无需共享敏感的原始数据。通过关注向量的统计特性，开发者可以创建既安全又可扩展的系统。