相似性搜索通过识别数据中与已知威胁相似的模式来帮助自动驾驶中的网络安全，从而更快地检测攻击。自动驾驶汽车从传感器、通信系统和软件生成海量数据流，使得手动监控变得不切实际。通过将实时数据与恶意活动的历史示例进行比较，相似性搜索算法可以标记可能表明攻击的异常情况。例如，如果传感器输入模式与先前观察到的攻击（如欺骗性 GPS 信号）匹配，系统可以触发警报或防御措施。这种方法是有效的，因为它避免了为每个新威胁重新发明检测逻辑，而是利用了现有攻击特征的知识。
一个实际的例子是检测对感知系统中使用的机器学习模型的对抗性攻击。攻击者可能会操纵摄像头或激光雷达数据来误导自动驾驶汽车的物体检测。相似性搜索可以将传入的传感器数据与已知对抗模式的数据库进行比较。例如，如果停止标志的扭曲图像（旨在被错误分类）与编目的对抗示例共享特征，系统可以阻止输入或恢复到安全状态。类似地，可以监控车辆内部网络流量（如 CAN 总线消息）是否存在类似于注入攻击的序列——例如突然的、重复的转向或异常制动命令。通过将这些消息散列或嵌入到向量中，近似最近邻 (ANN) 算法等相似性搜索工具可以快速识别与恶意有效负载的匹配项。
另一个用例是用于入侵检测的日志分析。自动驾驶汽车从软件、固件和硬件组件生成日志。相似性搜索可以扫描这些日志，查找与已知攻击行为相匹配的序列，例如未经授权的访问尝试或异常进程执行。例如，如果控制模块日志中出现的一系列身份验证失败尝试类似于暴力破解攻击模式，系统可以锁定访问。像 Elasticsearch 的k-最近邻 (k-NN) 插件或专门的向量数据库（例如，Milvus）之类的工具，即使对于高维数据也能实现高效的比较。通过关注相似性而不是完全匹配，与严格的基于规则的系统相比，此方法可以适应攻击技术的变化，同时减少误报。这使其成为自动驾驶汽车多层防御战略中的可扩展层。