向量搜索通过分析位置数据的模式并检测异常来帮助识别 GPS 欺骗攻击。 GPS 欺骗发生在恶意行为者广播虚假信号以欺骗接收器报告不正确的位置时。 向量搜索通过将原始 GPS 数据（例如纬度、经度、时间和信号元数据）转换为数值向量来解决此问题。 然后将这些向量与预期模式或历史数据进行比较，以标记差异。 例如，系统可以将设备的位置历史记录表示为多维空间中的向量序列，其中使用相似性指标更容易发现与典型移动模式的偏差（例如，位置的突然跳跃）。
向量搜索的一个主要优势在于它能够高效地处理复杂的高维数据。 通过使用 k 近邻 (k-NN) 或近似最近邻 (ANN) 等算法，开发人员可以将传入的 GPS 数据向量与合法信号的基线进行快速比较。 例如，如果一艘船的 GPS 报告的位置距离其上次已知位置 100 英里，但其雷达或惯性导航系统没有显示任何移动，则向量搜索可以量化这些传感器输入之间的不匹配。 余弦相似度或欧几里得距离等工具测量可疑 GPS 向量与预期值的“距离”，并在超过阈值时触发警报。 这种方法在实时系统中特别有用，在实时系统中，低延迟对于在欺骗风险造成损害之前减轻欺骗风险至关重要。
实际应用通常将向量搜索与机器学习模型相结合。 例如，欺诈检测系统可能会训练一个模型来使用历史向量数据识别正常的 GPS 行为（例如，无人机的飞行路径）。 当实时 GPS 信号到达时，模型会将它们转换为向量，并使用向量搜索在训练集中找到最接近的匹配项。 如果匹配表明不可能的行为——例如，车辆似乎在城市之间瞬移——系统会将其标记为潜在的欺骗。 此外，将来自辅助来源（例如，蜂窝塔三角测量或 Wi-Fi 定位）的数据集成到向量空间中，可以通过交叉验证 GPS 信号来提高准确性。 这种多层方法减少了误报并适应了不断变化的欺骗策略，使其成为开发人员构建安全的位置服务的一个强大解决方案。