Aleo：隱私保護與可擴展性的區塊鏈先鋒

Aleo是一個致力於提升區塊鏈隱私保護和可擴展性的創新項目。通過運用零知識證明技術，Aleo讓用戶能夠在保護個人信息的同時完成身分驗證和數據處理。

項目概述

隱私保護

Aleo的核心技術是零知識證明(ZKPs)，它確保交易和智能合約的執行過程中保護用戶隱私。在默認情況下，交易細節如發送方和金額都是隱藏的。這種設計不僅保護了用戶隱私，還支持在必要時進行選擇性披露，非常適合DeFi應用的發展。

Aleo的主要組件包括：

1. Leo編程語言：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支持鏈下計算執行，鏈上僅驗證結果，提高了效率。snarkOS保證了數據和計算的安全性，支持無許可功能執行。

3. zkCloud：提供安全、私密的鏈下計算環境，支持各方之間的編程交互。

Aleo還提供了集成開發環境(IDE)和軟件開發工具包(SDK)，便於開發者快速編寫和發布應用。開發者可以直接在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採用了鏈下處理方式，交易首先在用戶設備上計算證明，然後只將驗證結果上傳到區塊鏈。這種方式大大提高了交易處理速度和系統可擴展性，避免了網路擁堵和高昂費用的問題。

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：通過分離區塊生產與coinbase生成，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，提升網路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，因此特別適合需要長時間運行的應用，如機器學習等。

最新進展

Aleo將於7月1日啓動激勵測試網，以下是一些重要更新：

1. ARC-100提案通過：涉及合規、資金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日至15日運行，將分配100萬Aleo積分作爲獎勵。獎勵分配基於節點生成的積分百分比，每個驗證者至少需賺取100代幣才能獲得獎勵。

3. 代幣供應：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(7500萬)，將在前六個月內分發，同時包括質押、運行驗證者和驗證節點的獎勵。

4. 測試網更新：Testnet Beta將進行最後一次重置，添加ARC-41和新puzzle功能。重置後，網路將與主網類似，不再添加新功能。

5. 代碼凍結：已於一周前完成。

6. 驗證節點擴展：初始驗證節點數量爲15個，目標是年內增加到50個，最終達到500個。成爲委托者需要1萬代幣，成爲驗證者需要1000萬代幣，這些數額將隨時間逐漸減少。

Synthesis Puzzle算法解析

Aleo最新發布的puzzle算法稱爲Synthesis Puzzle，其核心是爲每個epoch生成一個固定的EpochProgram。通過爲輸入和EpochProgram構建R1CS證明電路，生成對應的R1CS assignment(即witness)，並將其作爲Merkle樹的葉子節點。計算出所有葉子節點後，生成Merkle root並轉換爲solution的proof_target。

Synthesis Puzzle的詳細流程如下：

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構成。

2. 每個epoch中，所有prover計算相同的EpochProgram，由當前epoch_hash生成的隨機數從指令集中抽樣得出。

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，將其轉換爲Merkle樹的葉子節點序列。

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. 若滿足條件，則提交構建輸入所需的reward address、epoch_hash和counter作爲solution並廣播。

8. 同一epoch中可通過迭代counter更新EpochProgram的輸入，進行多次solution計算。

這次更新將puzzle從生成proof轉變爲生成witness，每個epoch內的solution計算邏輯一致，但不同epoch間計算邏輯差異較大。新算法摒棄了之前的MSM和NTT計算，對GPU優化帶來了新的挑戰。由於生成witness的過程涉及執行隨epoch變化的program，其中的指令存在部分串行執行的依賴關係，實現並行化面臨較大挑戰。