向量搜索通过快速比较实时传感器或通信数据与已知的正常和恶意活动模式，来帮助检测自动驾驶车辆中的干扰攻击。 自动驾驶车辆依靠传感器（激光雷达、雷达、GPS）和通信系统（V2X、蜂窝网络）进行导航，而干扰攻击通过大量噪声来扰乱这些信号。 向量搜索的工作原理是将原始数据（例如信号强度、频率模式或时间异常）转换为数值向量。 这些向量存储在数据库中，在运行期间，传入数据也被类似地向量化并进行比较，以识别与已知干扰签名匹配的偏差。 这种方法可以对复杂的数据流进行快速、可扩展的分析，这对于实时威胁检测至关重要。
例如，考虑 GPS 干扰，攻击者用虚假信号淹没车辆的 GPS 接收器。 向量搜索系统可以分析历史 GPS 数据，以创建代表有效信号的“正常”向量簇。 在运行期间，传入的 GPS 数据被转换为向量，并使用余弦相似度或欧几里得距离等相似性指标与该簇进行比较。 如果向量超出预期范围（例如，异常高的信号方差或不匹配的时序），则系统会将其标记为潜在的干扰尝试。 类似地，对于基于 RF 的通信系统（如 V2X），向量搜索可以检测消息频率或信号功率中的异常，这些异常偏离了预先计算的基线向量。 诸如自动编码器之类的机器学习模型可以通过学习正常数据的紧凑表示来进一步改进这些向量，从而更容易发现偏差。
向量搜索的实际优势在于其效率和适应性。 与需要手动定义阈值的基于规则的系统不同，向量搜索利用数学比较来识别微妙的、多维的模式。 例如，干扰攻击可能涉及跨多个频率的同步干扰。 向量搜索可以将这些组合特征编码为单个向量，并将其与攻击签名数据库进行比较。 FAISS 或 Milvus 等工具优化了此过程，即使使用大型数据集也能实现低延迟搜索。 开发人员还可以随着新攻击模式的出现动态更新向量数据库，从而确保系统随着威胁的发展而发展。 通过将向量搜索集成到更广泛的异常检测流程中——结合统计分析或机器学习等技术——自动驾驶车辆可以减少误报，并更快地响应已验证的威胁，例如切换到备用传感器或警告附近的车辆。