向量搜索通过有效实时分析高维数据（例如传感器输入和通信模式）来增强自动驾驶车辆编队的安全性。在编队中，车辆紧密地一起行驶，依靠连续的数据交换（例如，速度、位置和障碍物检测）来维持安全的协调。向量搜索算法通过将此数据转换为数值向量并比较整个车队的相似性或异常情况来处理此数据。例如，如果一辆车的传感器数据出现意外偏差（例如，突然的、计划外的减速），向量搜索可以通过将其向量表示与其他车辆的基线模式进行比较来快速识别出该异常值。这种快速检测使系统可以触发安全协议，例如调整跟随距离或提醒人工操作员。
向量搜索的一个实际应用在于验证车辆到一切 (V2X) 通信的完整性。自动驾驶编队依赖于共享数据，例如 GPS 坐标、路况和交通信号。攻击者可能会欺骗恶意消息（例如，虚假的刹车命令）以破坏编队。通过将每条消息表示为一个向量（捕获诸如发送者身份、时间戳和内容之类的特征），向量搜索可以标记出不一致之处。例如，声称来自领先车辆的消息可能会与该车辆通信历史记录中的历史向量进行比较。如果新消息的向量缺乏相似性（例如，异常的时间或位置数据），则系统可以将其拒绝为欺诈性消息。像 Faiss 或 Annoy 这样的工具可以优化这些比较，即使对于大型数据集也能实现低延迟检查。
除了通信安全之外，向量搜索还有助于跨传感器融合系统进行异常检测。自动驾驶车辆结合来自激光雷达、摄像头和雷达的输入来感知其环境。每个传感器的输出都可以编码为向量，并且向量搜索算法可以将这些向量与已知的安全场景进行交叉引用。例如，如果摄像头检测到行人，但激光雷达数据（表示为点云向量）未显示任何障碍物，则差异可能表明传感器故障或欺骗攻击。通过对编队中多个车辆的向量进行聚类，系统可以识别出广泛的异常（例如，协调的 GPS 欺骗）或将问题定位到单辆车。这种方法通过提供一种可扩展的方法来验证整个编队分布式传感器和通信通道中的数据一致性来加强安全性。