向量搜索通过分析图像的独特模式和特征，帮助检测深度伪造的交通标志，从而识别出人眼或传统方法可能遗漏的不一致之处。其工作原理是将图像转换为数值表示（向量），捕捉它们的视觉和结构特征。然后，使用相似性度量将这些向量与已知真实交通标志的数据库进行比较。深度伪造通常会引入细微的异常，例如不自然的边缘、不一致的光照或扭曲的形状，这些异常会以可衡量的方式改变向量表示。通过检测与预期模式的偏差，向量搜索可以标记潜在的深度伪造图像以供进一步审查。
例如，深度伪造的停车标志在字母或颜色渐变中可能存在真实标志没有的微小瑕疵。一个在真实交通标志上训练的卷积神经网络（CNN）可以将真实和伪造的图像都转换为向量。然后，像近似最近邻（ANN）搜索这样的向量搜索算法将测量可疑向量与参考数据库中向量之间的距离。如果距离超过某个阈值（表明相似性较低），系统就会将该图像归类为潜在的深度伪造。这种方法即使在伪造看起来非常逼真时也能奏效，因为向量空间捕获了人类不易察觉的细微细节，例如纹理变化或频域不规则性。
实现这一点需要一个构建良好的向量化真实交通标志数据库以及一个为特征提取优化的模型。开发者可以使用像 ResNet 这样的预训练模型或自定义 CNN 来生成向量，并结合像 FAISS 或 Milvus 这样的向量数据库进行高效的相似性搜索。实际挑战包括处理现实世界条件的变化（例如天气、相机角度）和最小化误报。例如，系统可以将向量搜索与元数据检查（例如，通过 GPS 位置验证某个区域是否存在应有的标志）相结合，以提高准确性。通过可扩展的向量比较自动化检测，这种方法为抵御可能误导自动驾驶汽车或导航系统的深度伪造交通标志提供了一个强大的防御层。