向量搜索通过使系统能够有效地识别和应用从一个领域到另一个领域的模式，从而提高自动驾驶汽车安全中的跨领域学习。 它的工作原理是将数据（例如传感器输入、网络流量或行为日志）转换为捕获其关键特征的数值向量。 然后将这些向量在可搜索空间中建立索引，从而使系统能够快速找到不同域的数据点之间的相似性。 例如，一个经过训练可以检测相机数据异常的安全模型可以使用向量搜索来识别激光雷达或雷达数据中的类似模式，即使原始输入看起来完全不同。 这种跨域能力减少了为每种数据类型开发单独模型的需求，从而简化了威胁检测。
一个实际的例子是检测对抗性攻击，在这种攻击中，恶意行为者会操纵传感器输入来迷惑自动驾驶系统。 假设对基于摄像头的物体检测器的攻击涉及微妙地改变像素值以错误分类停车标志。 使用向量搜索，系统可以将操纵后的图像映射到向量，并将其与来自其他域的已知攻击向量（例如激光雷达欺骗或 CAN 总线入侵）进行比较。 如果向量相似度超过阈值，则系统会将其标记为可疑，即使攻击方法是新的。 这种方法还有助于推广防御措施：通过搜索城市环境中 GPS 欺骗尝试中的向量相似性（无论位置特定细节如何），可以将从城市环境中 GPS 欺骗尝试中学习到的模式应用于高速公路场景中的时序或信号强度。
另一个优点是向量搜索如何处理多样化的数据格式。 自动驾驶汽车生成结构化数据（例如，CAN 总线消息）和非结构化数据（例如，摄像头馈送），传统上很难关联。 通过将所有数据嵌入到共享向量空间中，安全系统可以更有效地交叉引用异常。 例如，如果网络流量的突然激增（结构化）与其向量在搜索空间中对齐，则可能与意外的转向命令（非结构化）相关联。 诸如近似最近邻 (ANN) 库之类的工具即使在大型数据集的情况下也能有效地实现这一点。 这种统一的分析使开发人员能够构建安全模型，该模型可以适应新的威胁，而无需从头开始进行重新训练，因为向量相似性可以实现域之间见解的快速传递——这对于必须实时响应不断演变的攻击的系统至关重要。