自动驾驶车辆通过结合加密、访问控制和基于硬件的安全机制来确保 AI 模型嵌入的安全存储。嵌入是 AI 模型使用的数据的紧凑数值表示，对于车辆感知和决策至关重要。保护它们免受未经授权的访问或篡改对于维护系统完整性和安全性至关重要。为了实现这一点，开发人员实施了多层安全措施，首先是对嵌入进行加密，无论是在静态存储（存储在内存中）还是在传输过程中（更新或数据共享期间）。例如，AES-256 加密通常用于保护存储的嵌入，而 TLS 协议则保护车辆和云服务器之间传输的数据。硬件安全模块 (HSM) 或可信平台模块 (TPM) 通常集成到车载系统中，以安全地管理加密密钥，确保它们永远不会暴露给潜在攻击者。
访问控制进一步限制了谁或什么可以与存储的嵌入交互。基于角色的访问策略确保只有经过身份验证的组件（如感知系统或无线 (OTA) 更新服务）才能读取或修改嵌入。工程师访问诊断工具可能需要多因素身份验证 (MFA)，安全启动过程确保只有经过签名和验证的软件才能在车辆硬件上运行。例如，特斯拉的车辆使用代码签名和分区存储来隔离敏感数据（如嵌入）与非关键系统。此外，OTA 更新经过加密签名，以防止未经授权的代码更改 AI 模型或其嵌入。这些措施创建了一种“深度防御”方法，即使一层被破坏，其他层仍然完好无损，以保护系统。
最后，持续的监控和审计有助于检测和减轻威胁。入侵检测系统 (IDS) 分析数据访问中的模式以标记异常情况，例如意外读取嵌入的尝试。数据匿名化技术（如差分隐私）也可能应用于用于训练更新的嵌入，确保无法对其进行逆向工程以泄露敏感信息。Waymo 和 Cruise 等公司会定期进行渗透测试和第三方审计，以验证其安全实践。通过结合加密、严格的访问控制和主动监控，自动驾驶车辆可以在现实世界环境中保持 AI 模型嵌入的机密性和完整性，同时实现安全可靠的运行。