相似性搜索通过比较用户行为、查询结构或网络活动中的模式与已知的或历史的异常情况，来帮助识别未经授权的数据访问尝试。它不只是依赖于预定义的攻击特征的完全匹配，而是检测类似于可疑活动的细微偏差。例如，如果攻击者稍微修改了 SQL 注入有效负载，以逃避传统的基于规则的检测，相似性搜索可以通过识别与过去恶意查询的结构相似性来标记它。这种方法对于那些调整其方法以绕过静态安全规则的攻击者尤其有效，因为它侧重于底层模式而不是确切的语法。
一个实际的例子涉及分析数据库访问日志。假设一个用户通常在工作时间内从特定的 IP 范围运行查询。如果在不寻常的时间或从地理位置相似但不熟悉的 IP 进行了访问尝试，相似性搜索可以衡量与用户正常行为的偏差。类似地，如果一个查询使用的语法在结构上接近已知的 SQL 注入模式——比如添加冗余括号或更改字符串连接——系统可以为该活动分配一个高的相似性分数。余弦相似度或 k 近邻算法等工具通常在这里使用：它们将日志转换为数值表示（例如，标记化的查询结构或行为指标），并计算新数据与标记的历史事件的对齐程度。
为了实现这一点，开发人员可以将相似性搜索集成到监控管道中。例如，访问日志可以被转换为特征向量（例如，一天中的时间、查询长度、IP 地理位置），并与过去异常的数据库进行比较。然而，调整相似性阈值对于平衡检测率和误报至关重要。将其与其他技术（如重复失败登录的速率限制）相结合，可以创建一个分层防御体系。虽然相似性搜索不是一个独立的解决方案，但它增加了一个灵活的层次，可以检测到刚性的基于规则的系统可能遗漏的新型或不断演变的攻击。这使得它在攻击者不断调整其策略的环境中特别有用。