自动驾驶汽车通过将附近车辆的实时数据与已知或预期的模式进行比较，从而验证其他联网车辆的身份。此过程涉及分析传感器输出、行为模式或加密标识符等特征，以验证车辆是否合法。诸如 k-最近邻 (k-NN) 或近似最近邻 (ANN) 技术之类的相似性搜索算法使系统能够快速地将传入的数据与存储在数据库中的受信任的参考进行匹配。例如，自动驾驶汽车可能会检查车辆报告的位置、速度或通信签名是否与同一环境中已验证车辆的历史数据对齐。此方法通过识别偏离预期规范的异常或欺骗实体来增加一层安全性。
一个实际的例子涉及车辆到车辆 (V2V) 通信。当联网汽车广播其位置和轨迹时，接收车辆的系统可能会提取 GPS 坐标、加速度和转向信号等特征。这些特征会转换为数字向量，并使用余弦相似度或欧几里得距离等相似性度量与合法车辆配置文件的数据库进行比较。如果传入的数据与已知的配置文件非常匹配，则验证车辆的身份。例如，如果一辆卡车声称是紧急车辆，则系统可以对照预定义的紧急车辆行为交叉检查其速度模式和路线。相似性得分不匹配将触发安全标志，从而防止未经授权的车辆影响诸如车道变更或交通优先级之类的决策。
在实现方面，开发人员可能会使用诸如 FAISS 或 Annoy 之类的工具来进行有效的相似性搜索，尤其是在处理大规模数据时。这些库优化了高维向量比较，这对于动态环境中的实时身份验证至关重要。此外，嵌入技术（例如，将传感器数据转换为紧凑的向量）有助于减少计算开销。例如，自动驾驶汽车可以从激光雷达和相机数据生成嵌入，从而为附近的车辆创建独特的“指纹”。通过将这些指纹与白名单进行比较，系统可以过滤掉恶意参与者。但是，诸如对抗性攻击（例如，操纵的传感器数据）之类的挑战需要强大的相似性阈值和持续的模型更新才能维持准确性。此方法补充了传统的加密方法，为联网的自动驾驶系统创建了多层安全框架。