أساسيات العملات الرقمية

مرشح بلوم: تقنية لتحسين الكفاءة في معالجة البيانات (Bloom Filter)

مرشح بلوم هو هيكل بيانات يُستخدم لإعلام المستخدم بما إذا كان عنصر معين جزءًا من مجموعة أم لا. رغم أنه لا يمكنه تأكيد وجود عنصر ما في المجموعة بشكل مؤكد، إلا أنه يمكنه تأكيد عدم وجوده. تم ابتكار مرشحات بلوم بواسطة بيرتون هوارد بلوم في عام 1970، وهي تقدم حلاً جذابًا لمجموعة من التطبيقات بفضل كفاءتها في استخدام المساحة.

دور مرشح بلوم في العملات المشفرّة

في بعض العملات المشفّرة (وأبرزها البيتكوين)، يلعب مرشح بلوم دورًا محوريًا في التحقق المبسط من الدفع (SPV). عندما يستخدم المستخدم عميل SPV، يمكنهم التفاعل مع شبكة البيتكوين دون الحاجة لتشغيل عقدة كاملة. تتطلب العقد الكاملة متطلبات تخزين وحساب معينة تجعل من الصعب تشغيلها على الأجهزة ذات الأداء المنخفض مثل الهواتف الذكية. أما عملاء SPV، فيقومون فقط بطلب المعلومات ذات الصلة بمحفظة المستخدم من العقد الكاملة.

كيف يحسن مرشح بلوم من الخصوصية والكفاءة

المشكلة والحل

الحل الأبسط لإرسال هذه البيانات إلى المستخدم سيكون بجعل العقد الكاملة على دراية بمفاتيح العميل، حتى يتم إرسال المعاملات ذات الصلة فقط. واضح أن هذا الحل غير مثالي لأنه يضحي بخصوصية العميل. من جهة أخرى، تنزيل جميع المعاملات فقط لتجاهل الأغلبية منها سيكون إهدارًا للنطاق الترددي. هنا يدخل مرشح بلوم كحل فعال.

شرح بسيط لكيفية عمل مرشح بلوم

لنفترض أن العميل، أليس، لديها معاملة ذات قيمة عالية لا تريد لبوب، الذي يشغل عقدة كاملة، أن يكون على دراية بها. تقوم أليس بإنشاء مرشح بلوم، والذي سنصوره كشبكة 10×1:

تُمرر أليس بيانات المعاملة عبر دالتي تجزئة مختلفتين، مما ينتج عنهما رقمين بين 0 و9. لنسمها 4 و7. ترسل أليس الفلتر إلى بوب.

عند النظر إلى هذه الشبكة، ليس لديك أي فكرة عن البيانات التي مرت بها أليس عبر الفلتر. إذا كان لديك مجموعة تحتوي على البيانات، يمكنك تجزئتها ومقارنتها مع الفلتر – إذا كان هناك تطابق، فهناك احتمال أن تكون المعلومات المطلوبة هي ما طلبته أليس. في نفس الوقت، من المحتمل أن تكون هناك العديد من المدخلات التي ستطابق 4 و7، لذا لا يستطيع بوب تحديد الجزء من البيانات الذي تهتم به أليس. يقوم ببساطة بإعادة جميع المطابقات، وتقوم أليس بتصفية النتائج في طرفها.

مزايا وعيوب مرشح بلوم

رغم تبسيطنا للشرح، إلا أن مرشحات بلوم تعقد الاهتمامات الحقيقية للعميل. إنه ليس منهجًا مثاليًا (هناك مخاوف بشأن الخصوصية)، لكنّه يعد تحسينًا كبيرًا بالمقارنة مع الطلبات غير المحمية الموجهة إلى العقد.

عبقري الكريبتو

خبير في تحليل البيانات الرقمية، يقدم تحليلات ذكية ونصائح مبتكرة لتعزيز فهم المستثمرين للأسواق.
زر الذهاب إلى الأعلى