向量搜索通过实现对模型更新的有效、隐私保护的验证，而无需暴露原始数据，从而增强了自动驾驶汽车中联邦学习的安全性。联邦学习允许车辆通过共享参数更新而不是原始传感器数据来协作训练机器学习模型，这有助于保护用户隐私。然而，这种方法仍然面临风险，例如恶意行为者提交经过篡改的更新以降低全局模型性能。向量搜索通过将更新的数学“指纹”与受信任的模式进行比较来解决这些风险，确保只聚合有效的贡献。
例如，自动驾驶汽车根据本地驾驶数据（例如，摄像头、激光雷达和雷达输入）生成模型更新。在将这些更新发送到中心服务器之前，向量搜索可以分析它们的嵌入向量——学习特征的数值表示——以检测异常。服务器可以维护一个已知安全更新模式的数据库，并使用近似最近邻（ANN）算法来检查传入向量是否与预期行为一致。如果某个更新的向量发生显著偏差（例如，由于对抗性篡改），则可以将其标记为待审查或丢弃。此过程无需解密实际的模型参数即可工作，从而保持数据机密性。FAISS 或 HNSW 库等工具即使对于高维向量也能实现高效比较，使得这对于实时系统成为可能。
此外，向量搜索通过识别更新分布中的不一致性来帮助防止模型中毒攻击。在相似环境（例如，城市 vs. 高速公路）中运行的自动驾驶汽车应产生具有可比向量特征的更新。如果一部分车辆突然提交远离大多数车辆聚类的向量，这可能表明设备已受损或数据被欺骗。例如，试图注入虚假行人检测模式的恶意行为者会创建与更广泛数据集不符的向量。通过在聚合过程中应用余弦相似度等距离度量，联邦学习系统可以自动降低离群值的权重或将其排除。这种方法补充了同态加密等密码技术，增加了一层语义验证，以确保更新不仅安全传输，而且在逻辑上与学习任务一致。