自动驾驶汽车在加密数据传输中使用向量搜索，主要是为了在不暴露原始信息的情况下，实现对高维传感器数据的高效、安全处理。向量搜索算法的工作原理是将数据转换为数值表示（向量），这些向量捕获关键特征，例如激光雷达或摄像头馈送检测到的物体。在传输这些数据时，加密可确保隐私，但传统上处理加密数据需要解密，这会带来安全风险。向量搜索通过允许直接对加密向量进行比较或搜索（使用同态加密或安全多方计算等技术）来绕过此问题。例如，汽车的车载系统可能会加密代表行人位置的传感器生成向量，并将其发送到云服务。然后，该服务可以搜索已知交通场景的加密数据库，以评估碰撞风险 - 所有这些操作都在不解密数据的情况下完成，从而在保持安全性的同时实现实时决策。
一个实际的例子涉及传感器数据中的异常检测。自动驾驶汽车生成 TB 级的激光雷达、雷达和摄像头数据，这些数据必须进行分析以查找意外障碍物或系统错误。通过将这些数据集加密为向量并使用向量搜索，开发人员可以将传入的加密传感器数据与预先计算的“正常”场景加密库进行比较。如果代表突然停止模式的向量与加密数据库中的任何已知安全场景不匹配，则系统会将其标记为潜在危险。这种方法避免了解密敏感的原始传感器日志，从而减少了暴露于拦截或篡改的风险。此外，向量搜索优化了性能：加密向量被索引以实现快速检索，这对于自动驾驶等实时应用至关重要，因为延迟会影响安全性。
从底层来看，这通常依赖于为向量运算量身定制的加密方法。例如，同态加密允许对加密向量进行数学运算，从而实现搜索所需的相似性检查（例如，余弦相似度）。但是，这会带来计算开销。为了缓解这种情况，一些系统使用混合方法：非敏感元数据（如时间戳）保持未加密以加速初始过滤，而关键数据（如对象坐标）保持加密。另一种技术涉及“基于格”的加密方案，该方案在安全性和高维数据效率之间取得平衡。这些方法确保即使恶意行为者拦截数据，他们也无法反向工程原始传感器输入或篡改决策逻辑。通过将向量搜索与强大的加密相结合，自动驾驶系统既实现了可扩展性，又符合数据隐私法规（如 GDPR），而不会牺牲实时性能。