量子计算的进步可能会显著改变自动驾驶汽车中使用的向量搜索系统的安全格局。向量搜索依赖于最近邻搜索等算法来处理传感器数据（例如，激光雷达、摄像头馈送），通常依赖于加密和安全通信来保护处理过程中的敏感数据。量子计算机以比传统系统快指数级的速度解决某些数学问题的能力，威胁着广泛使用的加密方法，如 RSA 和 ECC。例如，Shor 算法可以通过快速分解大数来破解 RSA 加密，从而危及汽车传感器与其中央处理单元之间向量数据的安全传输。这将使关键系统容易受到篡改，例如，对抗性攻击会改变激光雷达点云以误导导航。
为了解决这个问题，开发人员必须过渡到后量子密码学 (PQC) 来保护向量搜索管道。 PQC 算法，例如基于格的或基于哈希的方案，旨在抵抗量子攻击。例如，美国国家标准与技术研究院 (NIST) 已将 Kyber（用于加密）和 Dilithium（用于数字签名）标准化为抗量子替代方案。在自动驾驶系统中实施这些方案将涉及更新向量存储期间的数据加密（例如，在存储地图嵌入的数据库中）并保护组件之间的实时通信。然而，集成 PQC 并非易事 - 开发人员需要评估计算开销方面的权衡，特别是对于延迟敏感的任务，如实时对象检测。分阶段方法，例如混合加密（结合传统算法和 PQC 算法），可以在测试与现有硬件的兼容性时提供临时保护。
另一方面，量子计算也可能增强向量搜索的安全性。像 Grover 算法这样的量子算法可以加速蛮力攻击的抵抗力，有效地使对称加密的安全强度加倍（例如，AES-256 将需要 2^128 次量子操作，而不是 2^256 次经典操作）。此外，量子机器学习模型可以提高向量数据中的异常检测，比传统系统更快地识别被操纵的输入。例如，量子增强模型可能会检测传感器数据模式中的不一致性，这些不一致性表明存在欺骗攻击。然而，这些好处仍然是理论上的，因为用于此类任务的实际量子硬件仍然遥遥无期。目前，开发人员应专注于使用 PQC 加固传统系统，并监控量子技术的进步，以便主动适应工作流程。这包括审核 FAISS 或 Annoy 等向量搜索框架中的加密协议，并计划最终更新到量子安全标准。