Aleo：引領 Web3 隱私革命的區塊鏈項目

Aleo 是一個致力於隱私保護的區塊鏈項目，其核心技術基於零知識證明（ZKP），旨在實現更高水平的隱私和可擴展性。該項目的基本理念是讓用戶能夠在不暴露個人信息的情況下進行身分驗證和數據處理。

項目概述

隱私性

Aleo 的核心技術是零知識證明，這使得交易和智能合約的執行能夠在保護隱私的前提下進行。用戶的交易細節，如發送方和交易金額，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，非常適合去中心化金融應用的發展。

Aleo 的主要組件包括：

1. Leo 編程語言：基於 Rust 語言改編，專門用於開發零知識應用，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，從而提升了效率。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、組織和去中心化自治組織之間的編程交互。

Aleo 還提供了集成開發環境和軟件開發工具包，支持開發者快速編寫和發布應用。此外，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，從而降低了平台風險。

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：通過將區塊生產與代幣生成分離，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資源限制的應用程序，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 將於 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、Aleo 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：該計劃將於 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%。這些代幣主要來自任務獎勵（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。重置是爲了添加新功能和更新 puzzle 機制。

5. 代碼凍結：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。成爲委托者需要 1 萬代幣，成爲驗證者需要 1000 萬代幣，這些數額將隨着時間逐漸減少。

Synthesis Puzzle 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。

構建 Synthesis Puzzle 的詳細流程如下：

1. 每一次 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 是相同的，由當前的 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. 將所有 witness 轉換爲 Merkle tree 的葉子節點序列。

6. 計算 Merkle root 並將其轉換爲 solution 的 proof_target，判斷其是否滿足當前 epoch 的要求。

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

算法更新的影響

經過此次更新，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 計算邏輯有較大區別。新算法摒棄了之前版本中的 MSM 和 NTT 計算，這可能會對現有的 GPU 優化策略產生影響。同時，由於生成 witness 的過程涉及執行一個隨 epoch 變化的程序，其中的指令可能存在部分串行執行的依賴關係，因此實現並行化可能面臨較大挑戰。