向量搜索通过实现跨大规模动态数据集的高效、上下文感知的安全检查，增强了自动驾驶车辆中的零信任架构。零信任要求持续验证每个组件、用户和通信通道，这在传感器、边缘设备和软件模块不断交换数据的自主系统中变得至关重要。向量搜索——一种在高维数据中查找相似性的方法——有助于实时识别异常、验证可信模式以及强制执行最小权限访问。例如，它可以将传感器数据或通信模式与已知的良好模型进行比较，以检测偏差，而无需依赖预定义的规则，这与零信任的“永不信任，始终验证”原则一致。
一个关键应用是传感器数据中的异常检测。自动驾驶车辆生成兆字节的激光雷达、摄像头和雷达数据，这些数据可以使用机器学习模型编码为向量嵌入。像 FAISS 或 Milvus 这样的向量搜索引擎可以快速扫描这些嵌入，以标记异常值——例如意外的物体形状或不稳定的运动模式——这可能表明传感器篡改或欺骗。例如，如果摄像头突然显示行人以难以置信的速度移动，则针对历史数据的向量相似性检查可能会触发安全警报。这种方法减少了对静态签名的依赖，使攻击者更难以通过稍微修改恶意输入来绕过检测。它也比传统方法更具可扩展性，这对于在边缘节点处理数据的实时系统至关重要。
另一个用例是保护车辆与一切（V2X）的通信。在零信任架构中，来自外部来源（例如，交通信号灯或其他车辆）的每条消息都必须经过身份验证。向量搜索可以通过将嵌入的语义特征（如时间、位置和内容）与可信的行为配置文件进行比较来验证消息的完整性。例如，可以将声称来自交通信号灯的消息编码为向量，并根据该路口的已知模式进行检查。如果向量的相似度得分低于阈值，则系统会拒绝该消息，因为它可能是伪造的。此外，向量数据库可以在车辆遇到新场景时动态更新信任配置文件，从而实现自适应策略，而无需手动重新配置。这种灵活性对于在不可预测的环境中运行的自主系统至关重要，同时保持严格的访问控制。