論文の概要: Adversary Resilient Learned Bloom Filters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.06556v2
• Date: Mon, 14 Oct 2024 12:10:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 22:16:23.212746
• Title: Adversary Resilient Learned Bloom Filters
• Title（参考訳）: 逆レジリエント学習ブルームフィルタ
• Authors: Allison Bishop, Hayder Tirmazi,
• Abstract要約: 本研究では,学習ブルームフィルタの強敵対モデルを定義する。 擬似乱数置換が存在する場合、逆Resilient Learned Bloom Filterは2lambda$余分なメモリで構築できることを示す。 クエリのごく一部が相手によって選択される場合のハイブリッド逆数モデルを構築する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4910937238451484
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Creating an adversary resilient construction of the Learned Bloom Filter with provable guarantees is an open problem. We define a strong adversarial model for the Learned Bloom Filter. Our adversarial model extends an existing adversarial model designed for the Classical (i.e not ``Learned'') Bloom Filter by prior work and considers computationally bounded adversaries that run in probabilistic polynomial time (PPT). Using our model, we construct an adversary resilient variant of the Learned Bloom Filter called the Downtown Bodega Filter. We show that: if pseudo-random permutations exist, then an Adversary Resilient Learned Bloom Filter may be constructed with $2\lambda$ extra bits of memory and at most one extra pseudo-random permutation in the critical path. We construct a hybrid adversarial model for the case where a fraction of the query workload is chosen by an adversary. We show realistic scenarios where using the Downtown Bodega Filter gives better performance guarantees compared to alternative approaches in this hybrid model.
• Abstract（参考訳）: 証明可能な保証付き学習ブルームフィルタの逆レジリエントな構築を作成することは、オープンな問題である。 本研究では,学習ブルームフィルタの強敵対モデルを定義する。 我々の逆数モデルは、従来の作業により古典的(すなわち ``Learned'' ではない)ブルームフィルタのために設計された既存の逆数モデルを拡張し、確率多項式時間(PPT)で実行される計算的に有界な逆数を考える。 本稿では,本モデルを用いて,ボデガ中心街フィルタと呼ばれる学習ブルームフィルタの逆レジリエントな変種を構築した。 擬似ランダム置換が存在する場合、逆レジリエント学習ブルームフィルタは2\lambda$余分なメモリと、クリティカルパス内の少なくとも1つの擬似ランダム置換で構築できる。 クエリのワークロードのごく一部が相手によって選択される場合のハイブリッド逆数モデルを構築する。 ボデガ中心街フィルタを用いた場合、このハイブリッドモデルでは代替手法に比べて性能保証が優れているという現実的なシナリオを示す。

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