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    Bloom-Filter

    Ein Bloom-Filter ist eine Datenstruktur, die verwendet werden kann, um einen Benutzer darüber zu informieren, ob ein bestimmtes Element Teil eines Satzes ist. Obwohl es nicht mit Sicherheit sagen kann, ob ein Element in dem Satz enthalten ist, kann es mit Sicherheit sagen, ob das Element nicht vorhanden ist.

    Bloom-Filter wurden 1970 von Burton Howard Bloom entwickelt und sind aufgrund ihrer effizienten Datennutzung ein attraktives Angebot für eine Reihe von Anwendungen. In einigen Kryptowährungen (insbesondere Bitcoin) spielen sie eine wesentliche Rolle bei der vereinfachten Zahlungsprüfung oder SPV.

    Bei Verwendung eines SPV-Clients können Benutzer mit dem Bitcoin-Netzwerk interagieren, ohne einen vollständigen Knotenpunkt zu betreiben. Vollständige Knotenpunkte (Full-Nodes) haben bestimmte Speicher- und Rechenanforderungen, die sie unhandlich machen, um sie auf leistungsschwachen Geräten wie Smartphones auszuführen. SPV-Clients hingegen fragen Full-Nodes einfach nach Informationen ab, die für die Wallet(s) des Benutzers relevant sind.

    Die einfachste Lösung, um diese Daten an den Benutzer weiterzuleiten, wäre es, Full-Nodes auf die Kennungen des Clients aufmerksam zu machen, sodass nur relevante Transaktionen an sie gesendet werden. Offensichtlich ist dies eine unterdurchschnittliche Lösung, da die Privatsphäre des Kunden geopfert werden würde. Außerdem wäre es eine Verschwendung von Bandbreite, alle Transaktionen herunterzuladen, nur um später die Mehrheit von ihnen zu verwerfen.

    Angenommen, eine Kundin, Alice, hat eine Transaktion mit hohem Wert, von der sie nicht möchte, dass Bob, der einen vollständigen Knotenpunkt betreibt, davon Kenntnis erhält. Sie konstruiert einen Bloom-Filter, den wir als 10×1-Raster veranschaulichen:

    Bloom-Filter

    Sie leitet die Transaktionsdaten, an denen sie interessiert ist, durch zwei verschiedene Hash-Funktionen, die zwei Zahlen zwischen 0 und 9 ausgeben. Nennen wir sie 4 und 7. Sie sendet den Filter an Bob.

    Bloom Filter

    Wenn man sich dieses Raster ansieht, hat man keine Ahnung, welche Daten Alice an den Filter weitergegeben hat. Wenn man einen Satz hätte, in dem die Daten enthalten waren, könnte man ihn hashen und mit dem Filter vergleichen – wenn es eine Übereinstimmung gibt, besteht die Möglichkeit, dass es sich um die von Alice angeforderten Informationen handelt.

    Gleichzeitig gibt es wahrscheinlich viele Eingaben, die auf 4 und 7 abgebildet werden, sodass Bob nicht bestimmen kann, an welchem Teil der Daten Alice interessiert ist. Er gibt einfach alle Übereinstimmungen zurück und Alice filtert sie selbstständig. Das ist natürlich eine grobe Vereinfachung, aber es demonstriert das Konzept: Bloom-Filter verschleiern die wahren Interessen des Kunden. Es ist keine perfekte Methode (es gibt immer noch Bedenken hinsichtlich der Privatsphäre), aber es ist eine Verbesserung gegenüber einer ungeschirmten Anfrage an einen Knotenpunkt.

    Lesen Sie den Originalartikel hier.

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