Aleo: 隱私區塊鏈的先驅

Aleo 是一個致力於隱私保護的區塊鏈項目，利用零知識證明技術（ZKP）實現更高級別的隱私和可擴展性。該項目的核心理念是讓用戶能夠在保護個人數據的同時進行身分驗證和數據處理。

項目概述

隱私性

Aleo 的核心是零知識證明（ZKPs）技術，確保交易和智能合約的執行在保持隱私的前提下進行。用戶的交易細節默認情況下是隱藏的，這種設計不僅保護了用戶隱私，還允許在必要時進行選擇性披露，非常適合 DeFi 應用的發展。

主要組件包括：

1. Leo 編譯語言：基於 Rust 改編，專門用於開發零知識應用（ZKApps），降低了開發者對密碼學知識的要求。

2. snarkVM 和 snarkOS：snarkVM 允許鏈下執行計算，鏈上僅驗證計算結果，提升了效率。snarkOS 確保數據和計算的安全，並允許無許可的功能執行。

3. zkCloud：提供安全、私密的鏈下計算環境，支持用戶、組織和 DAO 之間的編程交互。

Aleo 還提供了集成開發環境（IDE）和軟件開發工具包（SDK），支持開發者快速編寫和發布應用。開發者可以在 Aleo 的程序註冊表中部署應用，無需依賴第三方，降低了平台風險。

可擴展性

Aleo 採用了 off-chain 的處理方式，交易首先在用戶設備上計算證明，然後僅將驗證結果上傳到區塊鏈。這種方式大大提高了交易的處理速度和系統的可擴展性，避免了網路擁堵和高昂的費用。

共識機制

Aleo 引入了 AleoBFT，這是一種混合架構的共識機制，結合了驗證者的即時最終性和證明者的計算能力。AleoBFT 不僅提高了網路的去中心化程度，還增強了性能和安全性。

1. 區塊快速最終性：AleoBFT 確保每個區塊在生成後立即得到確認，提升了節點穩定性和用戶體驗。

2. 去中心化保障：通過將區塊生產與 coinbase 生成分離，驗證者負責生成區塊，證明者進行證明計算，防止少數實體壟斷網路。

3. 激勵機制：驗證者和證明者共享區塊獎勵；鼓勵證明者通過質押代幣成爲驗證者，從而提升網路的去中心化程度和計算能力。

Aleo 允許開發者創建不受 gas 限制的應用程序，因此尤其適用於機器學習等需要長時間運行的應用。

最新進展

Aleo 計劃於 7月1日啓動激勵測試網，以下是一些重要的最新信息：

1. ARC-100 投票通過：涉及合規方面、網路上資金的鎖定和延時到帳等安全措施的提案已獲通過，團隊正在進行最終調整。

2. 驗證者激勵計劃：7 月 1 日啓動，旨在驗證新的 puzzle 機制。計劃將運行至 7 月 15 日，期間將分配 100 萬 Aleo 積分作爲獎勵。

3. 初始供應和流通供應：初始供應量爲 15 億代幣，初始流通供應量約爲 10%。這些代幣主要來自 Coinbase 任務，將在前六個月內分發。

4. Testnet Beta 重置：這是最後一次網路重置，完成後將不會添加新功能，網路將與主網類似。

5. 代碼凍結：已於一周前完成。

6. 驗證節點擴展計劃：初始驗證節點數量爲 15 個，目標是在年內增加到 50 個，並最終達到 500 個。

Synthesis Puzzle：新算法解析

Aleo 最新版的算法核心稱爲 Synthesis Puzzle，其核心是針對每個 epoch 固定產生一個共同的 EpochProgram，通過爲輸入和 EpochProgram 構建 R1CS 證明電路，產生對應 R1CS assignment（即 witness）並作爲 Merkle tree 的葉子節點，計算出所有葉子節點後生成 Merkle root 並轉換爲 solution 的 proof_target。

算法流程

1. 每次 puzzle 計算稱爲 nonce，由接收挖礦獎勵的地址、epoch_hash 和隨機數 counter 構建。

2. 每個 epoch 中，所有 prover 計算的 EpochProgram 相同，由當前 epoch_hash 產生的隨機數從指令集中抽樣出來。

3. 使用 nonce 作爲隨機數種子生成 EpochProgram 的輸入。

4. 聚合 EpochProgram 對應的 R1CS 和 input，進行 witness 計算。

5. 計算出所有 witness 後，轉換爲 Merkle tree 的葉子節點序列。

6. 計算 Merkle root 並轉換爲 solution 的 proof_target，判斷是否滿足當前 epoch 的 latest_proof_target。

7. 同一個 epoch 中可通過迭代 counter 更新 EpochProgram 的輸入進行多次 solution 計算。

挖礦變化及影響

新版 puzzle 由生成 proof 轉變爲生成 witness，每個 epoch 內的所有 solution 計算邏輯一致，但不同 epoch 間計算邏輯差異較大。此次更新摒棄了之前的 MSM 和 NTT 計算，同時由於生成 witness 的過程涉及執行一個隨 epoch 變化的 program，其中的指令存在部分串行執行的依賴關係，實現並行化將面臨不小的挑戰。