相似性搜索通过实现高效且注重隐私的比对，而无需暴露原始生物识别信息，从而增强了自动驾驶系统中生物识别数据的安全性。 在自动驾驶车辆中，生物识别认证（如面部识别或指纹扫描）通常用于验证用户身份或监控驾驶员的警觉性。 存储和处理这些敏感数据会带来风险，因为泄露可能导致身份盗窃或欺骗。 相似性搜索通过使用加密或转换后的生物识别数据表示（例如嵌入或哈希向量）而不是原始数据来解决此问题。 例如，系统不是存储面部图像，而是将其转换为数学向量，并在身份验证期间使用相似性算法将其与存储的向量进行比较。 这减少了原始生物识别数据的暴露，同时保持了准确性。
相似性搜索的一个主要优势是其检测异常或未经授权的访问尝试的能力。 例如，自动驾驶系统可能会使用活体检测来确保面部扫描不是照片或面具。 通过将传入的生物识别向量与已知的真实和欺骗数据模式进行比较，相似性搜索可以标记不匹配项。 此过程依赖于高维向量数据库中的 k 最近邻 (k-NN) 或近似最近邻 (ANN) 搜索等技术。 例如，系统可以使用预训练的神经网络生成面部嵌入，然后查询经过验证的用户的嵌入数据库。 如果最接近的匹配超过相似性阈值，则授予访问权限；否则，将被拒绝。 这种方法最大限度地减少了存储原始生物识别数据的需要，并确保即使向量数据库受到攻击，攻击者也无法逆向工程原始生物特征。
此外，相似性搜索支持可扩展性和实时性能，这对于自动驾驶应用至关重要。 Faiss 或 Milvus 等向量数据库优化了这些搜索，从而能够在大型数据集上进行快速比较。 例如，自动驾驶车辆车队可以共享一个集中的生物识别数据库，而无需在车辆和服务器之间传输敏感的原始数据。 开发人员可以通过将相似性搜索与加密（例如，同态加密）或联邦学习相结合来进一步增强安全性，在联邦学习中，模型在设备本地进行训练，而无需共享原始数据。 这种分层方法可确保生物识别数据受到保护，同时实现可靠的身份验证——这种平衡对于维持用户对自动驾驶安全系统的信任至关重要。