向量搜索通过在恶意或异常数据影响训练之前识别并过滤掉它们，有助于减轻针对自动驾驶AI模型的数据投毒攻击。数据投毒发生在攻击者操纵训练数据以破坏模型的行为时，例如，通过添加错误标签的图像或改变传感器数据来混淆物体检测。向量搜索通过使用相似性度量将传入数据与经过整理的可信示例数据集进行比较来解决此问题。如果新数据点与既定模式显著偏离，则可以标记进行审查或将其排除，从而降低投毒样本影响模型的风险。
一个实际的例子涉及处理摄像头或 LiDAR 数据。自动驾驶模型依赖于交通标志、行人、车辆的标注图像。如果攻击者注入带有细微涂鸦或贴纸的改造过的停车标志图像，向量搜索可以检测到异常。在预处理期间，每张图像都被转换为一个数值向量（embedding），它捕捉了图像的特征。通过将这些向量与经过验证的数据集中的向量进行比较，系统可以识别出异常值。例如，带有异常标记的停车标志在向量空间中可能远离合法示例，从而触发审查。同样，可以根据预期模式检查 LiDAR 传感器数据（例如，表示障碍物的点云），以检测伪造或操纵的输入。
向量搜索通过实现动态验证，也支持模型的持续鲁棒性。在训练期间，数据集通常会通过合成数据或现实世界数据进行增强。通过将向量搜索集成到数据管道中，开发人员可以根据可信向量的基准持续验证传入的数据批次。例如，如果使用来自特定地理区域的新数据重新训练自动驾驶模型，向量搜索可以确保新样本与现有特征分布对齐。这可以防止攻击者使用特定区域的投毒数据（例如，虚假的道路标记）淹没系统。此外，在生产环境中，实时向量检查可以在推理期间标记可疑输入，例如道路上的对抗性补丁，从而允许系统忽略它们或触发安全协议。这种分层方法——在训练和推理期间进行过滤——创建了一个针对投毒的防御屏障，同时保持了模型的准确性。