相似性搜索通过高效比较实时数据与已知正常行为模式或历史攻击签名，在自动驾驶汽车的入侵检测系统（IDS）中发挥着关键作用。自动驾驶汽车从传感器、摄像头和通信系统生成海量数据，这使得实时检测异常情况具有挑战性。诸如 k 最近邻 (k-NN) 或近似最近邻 (ANN) 方法之类的相似性搜索算法，允许 IDS 通过测量当前数据与预定义的安全模式的匹配程度来快速识别偏差。例如，如果车辆的控制器局域网 (CAN 总线) 流量突然包含不寻常的消息频率或有效负载，则相似性搜索可以将这些标记为潜在入侵，方法是将其与合法流量的基线进行比较。这种方法通过关注有意义的偏差而不是任意阈值来减少误报。
一个实际的例子涉及检测重放攻击，攻击者重新发送有效的 CAN 总线消息来欺骗车辆。如果消息本身是合法的，传统的基于签名的检测可能会错过这种攻击。然而，相似性搜索可以分析时间上下文——例如消息之间的时间间隔——来识别异常的重复模式。通过索引正常的 message 序列，系统可以检测传入数据何时偏离预期行为。同样，在传感器融合系统中，相似性搜索有助于关联 LiDAR、雷达和摄像头的数据。如果一个传感器的输出突然与其他传感器不一致（例如，摄像头显示清晰的道路，而 LiDAR 检测到障碍物），IDS 可以通过将其与传感器达成一致的历史场景进行比较来标记这种不匹配。
对于开发人员来说，在 IDS 中实现相似性搜索需要在速度和准确性之间取得平衡。来自自动驾驶汽车的高维数据（例如，传感器读数、网络日志）可能会给传统的搜索方法带来压力。像 FAISS 或 ANNOY 这样的工具通过使用向量索引来实现快速近似匹配来优化这一点。特征工程也很重要：原始数据必须转换为捕获相关模式的嵌入（例如，使用自动编码器来表示 CAN 总线流量）。然而，挑战依然存在，例如处理概念漂移（正常行为随时间的逐渐变化）和确保低延迟处理。通过将相似性搜索与机器学习模型集成，开发人员可以创建自适应 IDS，该 IDS 可以随着新威胁的发展而发展，同时保持实时性能——这是自动驾驶汽车安全的关键要求。