Aleo：隱私保護與可擴展性的先鋒

Aleo是一個專注於隱私保護的區塊鏈項目，通過零知識證明技術（ZKP）實現更高的隱私和可擴展性。該項目的核心理念是讓用戶能夠在不泄露個人數據的前提下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，使交易和智能合約的執行可以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，同時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語言改編，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，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、網路上資金的鎖定和延時到帳等安全措施的提案已獲得通過，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，分配100萬Aleo積分作爲獎勵。節點生成的積分百分比將決定其獎勵份額，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. 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。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，將其轉換爲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。新算法摒棄了之前的MSM和NTT計算，同時由於witness生成過程中存在串行執行的依賴關係，實現並行化具有一定挑戰。