向量搜索通过分析输入数据和已知模式之间的数学关系，帮助检测自动驾驶系统中 AI 模型的对抗性攻击。 对抗性攻击是旨在欺骗模型的恶意输入，例如，改变停车标志图像以使模型错误分类。 向量搜索通过将传入数据的数值表示（向量）与正常或已知的对抗性示例数据库进行比较来工作。 如果输入的向量与预期模式显着偏差，则系统将其标记为可疑。 这种方法是有效的，因为对抗性示例通常占据向量空间中的不寻常区域，从而可以通过相似性检查来检测它们。
为了实现这一点，开发人员使用模型自身的层或专用编码器将输入嵌入到高维向量中。 例如，自动驾驶系统可以使用卷积神经网络 (CNN) 从相机帧中提取特征向量。 然后，使用 k 最近邻 (k-NN) 或近似最近邻搜索 (ANN) 等技术将这些向量与合法交通标志、车辆和行人的参考数据集进行比较。 如果查询向量在参考数据中最接近的匹配项不一致（例如，停车标志向量与限速标志聚类），则系统可以触发审核。 像 FAISS 或 ScaNN 这样的工具可以优化这些搜索的速度，这对于像自动驾驶这样的实时应用至关重要。 这种方法充当额外的验证层，可以捕获可能绕过传统模型防御的输入。
一个实际的例子包括检测对抗性补丁——放置在道路标志上的物理贴纸，以迷惑模型。 假设攻击者在停车标志上添加了一个小的、有图案的贴纸。 当模型处理更改后的图像时，向量搜索可以将它的特征向量与干净的停车标志数据库进行比较。 如果更改后的向量的最近邻主要是非停车标志（例如，由于不寻常的纹理或颜色模式），则系统会将输入标记为需要进一步检查或拒绝。 这种方法并非万无一失——攻击者有时可以制作模仿正常向量的输入——但它提高了成功攻击的门槛。 将向量搜索与其他技术（如输入清理或对抗性训练）相结合，可以创建更强大的防御。 对于开发人员来说，集成向量搜索需要平衡准确性和延迟，确保系统保持响应，同时尽量减少对感知管道的开销。