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Capacity and Robustness Tradeoffs in Bloom Filters for Distributed Applications

机译：布隆过滤器在分布式应用中的容量和鲁棒性折衷

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The Bloom filter is a space-efficient data structure often employed in distributed applications to save bandwidth during data exchange. These savings, however, come at the cost of errors in the shared data, which are usually assumed low enough to not disrupt the application. We argue that this assumption does not hold in a more hostile environment, such as the Internet, where attackers can send a carefully crafted Bloom filter in order to break the application. In this paper, we propose the concatenated Bloom filter (CBF), a robust Bloom filter that prevents the attacker from interfering on the shared information, protecting the application data while still providing space efficiency. Instead of using a single large filter, the CBF concatenates small subfilters to improve both the filter robustness and capacity. We propose three CBF variants and provide analytical results that show the efficacy of the CBF for different scenarios. We also evaluate the performance of our filter in an IP traceback application and simulation results confirm the effectiveness of the proposed mechanism in the face of attackers.
机译：布隆过滤器是一种节省空间的数据结构，通常在分布式应用程序中使用，以节省数据交换期间的带宽。但是，这些节省是以共享数据中的错误为代价的，这些错误通常被认为足够低，不会破坏应用程序。我们认为，这种假设并不适用于更具敌意的环境，例如Internet，攻击者可以在其中发送精心设计的Bloom过滤器以破坏应用程序。在本文中，我们提出了级联布隆过滤器（CBF），这是一种鲁棒的布隆过滤器，可防止攻击者干扰共享信息，在保护应用程序数据的同时仍提供空间效率。 CBF不使用单个大型过滤器，而是连接小型子过滤器，以提高过滤器的鲁棒性和容量。我们提出了三个CBF变体并提供了分析结果，这些结果显示了CBF在不同情况下的功效。我们还评估了IP追溯应用程序中过滤器的性能，仿真结果证实了面对攻击者提出的机制的有效性。

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