相似性搜索通过允许系统检测异常、验证消息真实性以及通过模式识别识别恶意行为者，从而增强了车辆到车辆（V2V）通信的安全性。在 V2V 网络中，车辆不断交换位置、速度和传感器读数等数据以协调行动。然而，攻击者可能会伪造消息或注入虚假数据来扰乱交通。相似性搜索算法分析传入消息与历史或预期的行为模式，以标记不一致性。例如，如果车辆报告的位置或加速度与其典型行为或附近车辆的行为发生显著偏差，系统可以触发警报或阻止可疑消息。这在加密或数字签名等传统方法之外增加了一层安全性，因为传统方法本身无法检测伪造但加密有效的数据。
一个实际例子涉及验证轨迹数据。网络中的车辆可能会共享其规划的路线和实时位置。使用相似性搜索，接收方可以将车辆的当前轨迹与其历史路线（例如，频繁的通勤路线）或附近车辆的路径进行比较。如果某条消息声称车辆进行了与这些模式不符的突然、不可能的转弯，系统就可以将其标记为潜在的欺诈行为。类似地，相似性搜索可以通过识别元数据（例如，时间戳、地理位置）重叠或相似得令人难以置信的消息来检测 Sybil 攻击——即恶意车辆冒充多个身份。例如，来自“不同”车辆的两条消息如果共享相同的传感器噪声模式或时间间隔，则可能表明是单个攻击者在生成虚假数据。
实现相似性搜索需要定义用于比较的特征，并针对实时性能进行优化。开发者可以提取消息频率、地理空间坐标或传感器特征（例如，加速度曲线）等特征，并将它们存储在针对快速最近邻查询进行优化的数据库中，例如向量数据库。当新消息到达时，将其特征与使用余弦相似度或欧氏距离等指标的近期条目进行比较。为了减少延迟，局部敏感哈希 (LSH) 或近似最近邻 (ANN) 算法等技术可以优先考虑速度而非完美准确性。例如，收到“急刹车”警报的车辆可以将其发送方当前的行驶速度模式与附近车辆的近期消息子集进行交叉比对，以验证一致性。这种方法补充了加密方法，构建了针对数据篡改和复杂欺骗攻击的多层防御体系。