相似性搜索通过有效比较数据模式来验证身份、检测异常和执行安全策略，从而增强自动驾驶车辆的访问控制系统。在这些系统中，每个访问请求——无论是来自用户、设备还是软件组件——都会生成可以与已知的有效或恶意模式进行比较的数据。通过计算传入请求和存储的参考数据之间的相似度分数，系统可以实时决定是授予还是拒绝访问。例如，试图通过面部识别解锁车辆的用户，其面部数据可能会与存储的个人资料进行比较，而软件更新请求可能会针对已知的安全代码签名进行检查。
一个实际应用是访问日志中的异常检测。自动驾驶车辆会生成访问尝试的日志，例如登录请求、API 调用或传感器数据交互。相似性搜索可以通过将新条目与过去的攻击或策略违规记录进行比较来识别可疑模式。假设黑客试图通过发送略有变化的重复登录尝试来暴力破解车辆控制系统的访问权限。基于相似性的模型可以检测到这些尝试与过去的暴力破解攻击具有结构上的相似性，例如快速请求间隔或递增的用户名更改，并阻止它们。同样，来自访问请求的地理位置数据可以与驾驶员的典型使用模式进行比较——如果请求来自不寻常的位置，系统可能需要额外的身份验证。
另一个用例是验证软件完整性。自动驾驶车辆依赖于大量的软件组件，必须验证更新以防止恶意代码注入。相似性搜索可以将传入更新的加密哈希或代码片段与受信任的版本进行比较。例如，如果空中更新声称是导航模块补丁，系统可以检查代码的结构和行为是否与之前的合法更新一致。即使代码相似性方面存在微小偏差也可能触发安全审查。同样，对于生物识别认证，可以使用余弦相似性等算法将驾驶员的面部或语音样本与存储的模板进行比较，确保只有授权用户才能获得访问权限。这种方法在安全性和可用性之间取得了平衡，因为它适应生物识别数据的自然变化（例如，面部识别中的光照变化），同时拒绝明显不匹配的输入。