相似性搜索在 AI 对抗防御训练中发挥着实际作用，它可以帮助模型识别并响应旨在欺骗它们的恶意输入。对抗攻击通常涉及对数据的细微修改——例如在图像中添加难以察觉的噪声——以欺骗模型做出错误的预测。相似性搜索技术将新输入与已知示例进行比较，使模型能够更有效地检测这些被操纵的输入。例如，在训练期间，模型可以使用相似性搜索来将传入数据与已知对抗模式的数据库进行交叉引用。如果新输入与已知的攻击模式非常匹配，系统可以标记它或调整其响应，从而提高针对未来类似攻击的鲁棒性。
一个关键应用是用多样化的对抗性例子来扩充训练数据。通过生成攻击的变体，并使用相似性搜索来确保它们与现有的训练样本不同，开发人员可以创建更广泛的防御覆盖。例如，在图像分类中，像 FAISS（一个用于高效相似性搜索的库）这样的工具可以根据其特征嵌入对对抗性例子进行聚类。这有助于确保训练数据集包含各种各样的攻击类型，防止模型过度拟合特定的扰动样式。如果两个对抗性图像过于相似，系统可能会丢弃其中一个以避免冗余，从而确保模型在训练期间遇到更丰富的威胁。这种方法加强了模型泛化到未见攻击的能力。
在实时场景中，相似性搜索充当过滤层。当模型接收到输入时，它可以计算输入特征与预先计算的对抗性例子索引中的特征之间的相似性。例如，应用于特征嵌入的 k 最近邻 (k-NN) 算法可以识别与已知对抗性样本非常相似的输入。如果找到匹配项，系统可能会拒绝该输入，应用防御性转换（如降噪），或将其路由到用于处理可疑情况的专用子模型。这增加了一层防御，而无需对核心模型进行重大更改。通过将相似性搜索集成到训练和推理管道中，开发人员可以构建对不断发展的对抗策略更具弹性的系统。