相似性搜索通过实时数据流中有效检测异常或恶意行为来提高车辆对车辆 (V2V) 通信的安全性。 V2V 系统依靠车辆共享速度、位置和传感器读数等信息来支持防撞或交通协调。 然而，攻击者可能会欺骗虚假消息或篡改合法数据以破坏这些系统。 相似性搜索通过将传入消息与已知的有效行为模式进行比较来帮助识别不一致之处。 例如，如果车辆突然报告不可能的加速度值或不一致的 GPS 坐标，相似性算法可以通过测量它们与历史或预期数据的匹配程度来标记这些异常。 这降低了恶意行为者在未被发现的情况下操纵 V2V 网络的风险。
一个实际的例子涉及检测重放攻击，在这种攻击中，攻击者会重新发送先前时间的有效消息以造成混乱。 通过使用相似性搜索将时间戳、地理位置和传感器数据与最近的上下文进行比较，系统可以识别过时或不匹配的消息。 例如，如果车辆报告的位置与其先前的轨迹不符（例如，在一次更新中出现 500 米的距离），则 k 近邻 (k-NN) 算法可以计算出这是一种合法移动的可能性。 同样，像 DBSCAN 这样的聚类技术可以将消息按典型行为模式（例如，高速公路速度）分组并标记异常值。 这种方法通过添加行为防御层来补充加密安全措施（如数字签名）。
对于开发人员来说，在 V2V 系统中实现相似性搜索通常需要针对速度和可扩展性进行优化。 数据库（例如，Faiss 或 Elasticsearch）中的近似最近邻 (ANN) 索引等工具可以快速比较高维数据，例如传感器读数或消息元数据。 例如，车辆可以将最近的消息缓存在时间窗口索引中，并使用余弦相似度来检测报告的道路状况的突然变化。 此外，嵌入技术可以将原始数据（如 GPS 坐标）压缩成捕获空间关系的向量，从而使比较在计算上更有效率。 挑战包括平衡误报（例如，合法的紧急制动）与检测灵敏度，这可以通过在正常和攻击场景的多样化数据集上训练模型来解决。 通过将相似性搜索集成到 V2V 协议中，开发人员添加了一个主动的安全层，该层可以适应不断演变的威胁，而无需仅仅依赖预定义的规则。