相似性搜索通过将实时数据模式与历史或预期行为进行比较，来检测车-云 (V2C) 通信中的异常。 在 V2C 系统中，车辆不断地将遥测数据（例如，传感器读数、诊断信息、GPS 坐标）发送到云端。 相似性搜索通过分析这些数据来识别与正常模式的偏差。 例如，如果车辆的通信模式突然包含频繁的错误消息或不规则的定时间隔，相似性算法可以通过测量它们与典型数据集群的“差异”来将这些标记为异常。 这种方法依赖于诸如 k 近邻 (k-NN) 或聚类算法（例如，DBSCAN）等技术来量化新数据与已知的良好或不良示例的匹配程度。
一个实际的例子涉及检测异常的传感器数据。 假设一批车辆通常在狭窄的范围内（例如，80–100°C）传输发动机温度读数。 在历史数据上训练的相似性搜索模型会将这些读数表示为高维空间中的向量。 当新的 150°C 的温度读数到达时，该算法会计算其到现有集群的距离（例如，欧几里得或余弦相似度）。 如果距离超过阈值，系统会将其标记为异常。 类似地，数据传输频率的突然激增——例如，车辆每秒而不是每分钟发送 GPS 坐标——可以通过使用诸如动态时间规整 (DTW) 之类的时间序列相似性指标将定时模式与基线进行比较来检测到。
实施此操作需要两个关键步骤。 首先，开发人员必须将数据预处理为可比较的格式，例如将原始日志或传感器值嵌入到特征向量中。 例如，一系列 CAN 总线消息可能会被转换为消息 ID 和频率的直方图。 其次，系统需要高效的索引（例如，使用近似最近邻库，如 FAISS 或 Annoy）来处理针对大型数据集的实时查询。 挑战包括平衡准确性和计算速度——精确的相似性搜索对于高吞吐量的 V2C 系统来说太慢——以及随着正常行为的演变（例如，驾驶模式的季节性变化）更新模型。 诸如 Elasticsearch 的异常检测插件或基于 Redis 的自定义向量数据库之类的工具通常用于在生产中扩展这些操作。