向量搜索通过有效分析高维数据（例如日志、传感器输出或网络流量模式）来增强自动驾驶车队的网络安全审计。 自动驾驶车辆会生成大量结构化和非结构化数据，必须对其进行监控以查找异常、漏洞或攻击签名。 向量搜索的工作原理是将这些数据表示为多维空间中的数值向量，从而使审计人员能够快速识别指示安全风险的相似性、异常值或模式。 例如，可以使用机器学习模型将车辆控制系统的日志转换为嵌入（向量表示），从而更容易检测到与正常行为的偏差或匹配已知的威胁模式。
一个实际应用是在检测车队通信网络中的恶意活动。 假设一辆自动驾驶汽车的遥测数据显示数据传输出现意外峰值。 通过将历史和实时网络流量转换为向量，审计人员可以使用相似性搜索将当前活动与已知攻击向量数据库（例如，拒绝服务模式或未经授权的访问尝试）进行比较。 像 FAISS 或 Annoy 这样的向量数据库优化了这些搜索，使审计人员能够在几毫秒内扫描 TB 级的数据。 此外，向量搜索可以识别基于规则的系统可能遗漏的细微异常，例如类似于以前未见过的漏洞的一系列传感器读数。 例如，即使不存在明确的恶意软件签名，LiDAR 数据向量的轻微偏差也可能表明篡改了感知系统。
另一个关键优势是可扩展性。 传统的基于正则表达式的日志解析或 SQL 查询方法难以处理自动驾驶车队数据的数量和复杂性。 向量搜索通过将相似数据点分组来简化这一点，从而减少冗余分析。 例如，在审计期间，工程师可以将来自数千辆车辆的日志条目聚类到基于向量的组中，以识别广泛存在的漏洞。 这种方法还支持实时监控：嵌入模型可以处理流数据，向量索引可以在威胁发生时标记威胁。 通过将其与近似最近邻 (ANN) 搜索等技术相结合，团队可以平衡速度和准确性，确保审计不会阻碍车队运营。 最终，向量搜索充当了力量倍增器，使小型团队能够以自动驾驶车队所需的规模管理网络安全。