Apa itu Filter Bloom?

Filter bloom, yang dikembangkan pada tahun 1970 oleh Burton Howard Bloom, berfungsi memberi tahu pengguna apakah item tertentu termasuk ke dalam satu set atau tidak. Filter bloom dapat menunjukkan bahwa item tidak ada dalam kumpulan dengan bukti yang kuat. Jika filter ini menunjukkan bahwa item tersebut ada di dalam set, kemungkinannya filter tersebut bisa saja salah.

Karena efisiensi hemat-ruangnya, filter bloom menarik untuk diimplementasikan ke dalam berbagai aplikasi. Di dunia kripto, filter bloom banyak digunakan di Verifikasi Pembayaran Sederhana (SPV), terutama dalam jaringan Bitcoin.

Pengguna dapat menggunakan jaringan Bitcoin tanpa mengoperasikan node penuh dengan memanfaatkan klien SPV. Perlu diingat bahwa sulit untuk menjalankan node penuh pada perangkat berdaya rendah seperti ponsel cerdas karena node tersebut memiliki persyaratan penyimpanan dan pemrosesan yang khusus. Oleh karena itu, klien SPV dapat menggunakan node penuh hanya untuk informasi terbatas mengenai dompet.

Cara yang paling sederhana untuk mendapatkan informasi ini adalah dengan membuat node penuh mengetahui kunci pengguna. Dengan begitu, hanya transaksi yang relevan yang akan dikirimkan. Namun, tindakan ini adalah pilihan yang buruk karena privasi pengguna akan terganggu dengan cara tersebut.

Tindakan mengunduh semua transaksi dengan tujuan untuk menghapus sebagian besar transaksi juga dianggap bukan pilihan yang baik karena akan membuang banyak bandwidth. Nah, filter bloom hadir untuk memberikan solusi terbaik.

Coba bayangkan, Siti adalah klien dan Budi adalah simpul penuh. Siti memiliki transaksi yang mahal tetapi dia tidak ingin Budi mengetahuinya. Makanya, Siti perlu menemukan cara untuk "menutupi" transaksinya. Untuk melakukan hal tersebut, Siti membuat filter bloom. Filter bloom kira-kira seperti ini:

Siti menjalankan data transaksi melalui dua fungsi hash yang berbeda. Masing-masing fungsi tersebut akhirnya memilih dua nilai dari rangkaian angka yang kamu lihat di atas. Misalnya saja nilai-nilai yang dipilih adalah 2 dan 8.

Selanjutnya, Siti mengirimkan filter ke Budi. Tentu saja Budi mustahil untuk mengetahui data apa yang dikirimkan oleh Siti ke filter hanya berdasarkan kisi ini.

Jika Budi memiliki seluruh set yang berisi data milik Siti, dia dapat melakukan hashing dan mencari kesamaan di dalam filter. Jika ada kecocokan, kemungkinan itu adalah data yang diminta Siti.

Namun, beberapa input cenderung merujuk ke 2 dan 8 secara bersamaan. Oleh karena itu, Budi tidak akan dapat mengetahui bagian mana dari data tersebut yang benar-benar dipilih oleh Siti. Dengan demikian, Budi akan mengembalikan semua kecocokan, yang kemudian akan disortir oleh Siti.

Tentu saja, prosesnya jauh lebih kompleks dari itu. Namun, semua ini menggambarkan fakta bahwa filter bloom dapat menyamarkan kepentingan klien yang sebenarnya.

Filter bloom mungkin bukan metode terbaik untuk mengambil informasi yang diinginkan karena filter bloom sebenarnya memiliki beberapa masalah privasi. Namun, sejauh ini filter bloom masih merupakan opsi yang lebih baik daripada sekadar menempatkan permintaan tersembunyi ke dalam sebuah node.