Aleo: 隐私区块链的先驱

Aleo 是一个致力于隐私保护的区块链项目，利用零知识证明技术（ZKP）实现更高级别的隐私和可扩展性。该项目的核心理念是让用户能够在保护个人数据的同时进行身份验证和数据处理。

项目概述

隐私性

Aleo 的核心是零知识证明（ZKPs）技术，确保交易和智能合约的执行在保持隐私的前提下进行。用户的交易细节默认情况下是隐藏的，这种设计不仅保护了用户隐私，还允许在必要时进行选择性披露，非常适合 DeFi 应用的发展。

主要组件包括：

1. Leo 编译语言：基于 Rust 改编，专门用于开发零知识应用（ZKApps），降低了开发者对密码学知识的要求。

2. snarkVM 和 snarkOS：snarkVM 允许链下执行计算，链上仅验证计算结果，提升了效率。snarkOS 确保数据和计算的安全，并允许无许可的功能执行。

3. zkCloud：提供安全、私密的链下计算环境，支持用户、组织和 DAO 之间的编程交互。

Aleo 还提供了集成开发环境（IDE）和软件开发工具包（SDK），支持开发者快速编写和发布应用。开发者可以在 Aleo 的程序注册表中部署应用，无需依赖第三方，降低了平台风险。

可扩展性

Aleo 采用了 off-chain 的处理方式，交易首先在用户设备上计算证明，然后仅将验证结果上传到区块链。这种方式大大提高了交易的处理速度和系统的可扩展性，避免了网络拥堵和高昂的费用。

共识机制

Aleo 引入了 AleoBFT，这是一种混合架构的共识机制，结合了验证者的即时最终性和证明者的计算能力。AleoBFT 不仅提高了网络的去中心化程度，还增强了性能和安全性。

1. 区块快速最终性：AleoBFT 确保每个区块在生成后立即得到确认，提升了节点稳定性和用户体验。

2. 去中心化保障：通过将区块生产与 coinbase 生成分离，验证者负责生成区块，证明者进行证明计算，防止少数实体垄断网络。

3. 激励机制：验证者和证明者共享区块奖励；鼓励证明者通过质押代币成为验证者，从而提升网络的去中心化程度和计算能力。

Aleo 允许开发者创建不受 gas 限制的应用程序，因此尤其适用于机器学习等需要长时间运行的应用。

最新进展

Aleo 计划于 7月1日启动激励测试网，以下是一些重要的最新信息：

1. ARC-100 投票通过：涉及合规方面、网络上资金的锁定和延时到帐等安全措施的提案已获通过，团队正在进行最终调整。

2. 验证者激励计划：7 月 1 日启动，旨在验证新的 puzzle 机制。计划将运行至 7 月 15 日，期间将分配 100 万 Aleo 积分作为奖励。

3. 初始供应和流通供应：初始供应量为 15 亿代币，初始流通供应量约为 10%。这些代币主要来自 Coinbase 任务，将在前六个月内分发。

4. Testnet Beta 重置：这是最后一次网络重置，完成后将不会添加新功能，网络将与主网类似。

5. 代码冻结：已于一周前完成。

6. 验证节点扩展计划：初始验证节点数量为 15 个，目标是在年内增加到 50 个，并最终达到 500 个。

Synthesis Puzzle：新算法解析

Aleo 最新版的算法核心称为 Synthesis Puzzle，其核心是针对每个 epoch 固定产生一个共同的 EpochProgram，通过为输入和 EpochProgram 构建 R1CS 证明电路，产生对应 R1CS assignment（即 witness）并作为 Merkle tree 的叶子节点，计算出所有叶子节点后生成 Merkle root 并转换为 solution 的 proof_target。

算法流程

1. 每次 puzzle 计算称为 nonce，由接收挖矿奖励的地址、epoch_hash 和随机数 counter 构建。

2. 每个 epoch 中，所有 prover 计算的 EpochProgram 相同，由当前 epoch_hash 产生的随机数从指令集中抽样出来。

3. 使用 nonce 作为随机数种子生成 EpochProgram 的输入。

4. 聚合 EpochProgram 对应的 R1CS 和 input，进行 witness 计算。

5. 计算出所有 witness 后，转换为 Merkle tree 的叶子节点序列。

6. 计算 Merkle root 并转换为 solution 的 proof_target，判断是否满足当前 epoch 的 latest_proof_target。

7. 同一个 epoch 中可通过迭代 counter 更新 EpochProgram 的输入进行多次 solution 计算。

挖矿变化及影响

新版 puzzle 由生成 proof 转变为生成 witness，每个 epoch 内的所有 solution 计算逻辑一致，但不同 epoch 间计算逻辑差异较大。此次更新摒弃了之前的 MSM 和 NTT 计算，同时由于生成 witness 的过程涉及执行一个随 epoch 变化的 program，其中的指令存在部分串行执行的依赖关系，实现并行化将面临不小的挑战。