相似性搜索通过识别数据中类似于已知恶意活动或异常的模式，来帮助检测自动驾驶系统中的潜在网络威胁。 自动驾驶系统依靠大量的传感器数据、组件之间的通信以及机器学习模型来运行。 这些系统容易受到诸如传感器欺骗、对抗性机器学习输入或受损的车辆与一切 (V2X) 通信等攻击。 通过将传入的数据或系统行为与已知威胁或基线“正常”操作的数据库进行比较，相似性搜索会标记出可能表明存在攻击的偏差。 例如，如果传感器开始发送与已知欺骗攻击模式略微匹配的更改数据，则系统可以触发警报或缓解步骤。
一个实际的例子包括检测用于对象识别的机器学习模型上的对抗性攻击。 攻击者可能会操纵图像（例如，添加细微的噪声来停止标志，从而错误地对其进行分类）。 相似性搜索引擎可以将传入的图像特征向量与已知对抗性示例的库进行比较。 即使以前没有见过完全相同的攻击，系统也可能会检测到该输入与其他被操纵的数据共享特征，例如不寻常的边缘模式或颜色分布。 同样，在车辆网络中，突然涌入类似于过去拒绝服务 (DoS) 攻击模式的消息（如异常的定时或有效负载大小）可以使用相似性指标进行标记。 这种方法减少了对精确签名匹配的依赖，这可能会遗漏新的但相关的威胁。
实施相似性搜索需要创建数据的有效表示（如嵌入或基于哈希的指纹）以实现快速比较。 例如，来自 LiDAR 或雷达传感器的时间序列数据可以转换为捕获频率、幅度或空间模式的特征向量。 诸如近似最近邻 (ANN) 算法（例如，FAISS 或 ANNOY）之类的工具可在大型数据集中实现实时搜索。 但是，挑战包括在准确性和计算速度之间取得平衡，并确保威胁数据库保持更新。 通过将相似性搜索集成到入侵检测管道中，开发人员可以构建适应不断演变的威胁而无需手动规则更新的自动驾驶系统，从而使防御更具主动性和可扩展性。