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Aleo隐私链进展:新Puzzle算法、激励测试网即将启动
Aleo: 隐私保护的区块链革新者
Aleo 是一个致力于隐私保护的区块链项目,通过零知识证明技术(ZKP)实现更高的隐私性和可扩展性。该项目的核心理念是让用户能够在不泄露个人数据的前提下进行身份验证和数据处理。
本文将介绍 Aleo 的项目概要及最新进展,并对市场关注的 puzzle 算法更新进行详细解读。
项目概览
隐私性
Aleo 的核心是零知识证明(ZKPs)技术,使交易和智能合约的执行能在保持隐私的前提下进行。用户的交易细节,如发送方和交易金额,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。其主要组件包括:
Leo 编译语言:基于 Rust 语言改编,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。
snarkVM 和 snarkOS:snarkVM 允许链下执行计算,链上仅验证计算结果,从而提升了效率。snarkOS 确保数据和计算的安全,并允许无许可的功能执行。
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,从而降低了平台风险。
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问题。
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。
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。
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。
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 将于 7月1日启动激励测试网,以下是一些重要的最新信息:
ARC-100 投票通过:ARC-100("Aleo 开发人员和运营商的合规最佳实践"提案,涉及合规方面、Aleo 网络上资金的锁定和延时到帐等安全措施)的投票已经结束,并获得通过。团队正在进行最终的调整。
验证者激励计划:该计划将于 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。节点生成的积分百分比将决定其奖励份额,每个验证者至少需赚取 100 代币才能获得奖励。具体细则尚未敲定。
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%(尚未最终确定)。这些代币主要来自 Coinbase 任务(7500 万),将在前六个月内分发,同时包括质押、运行验证者和验证节点的奖励。
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。重置是为了添加 ARC-41 和新 puzzle 功能。
代码冻结:代码冻结已于一周前完成。
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。成为委托者需要 1 万代币,成为验证者需要 1000 万代币,这些数额将随着时间逐渐减少。
Synthesis Puzzle 算法解析
Aleo 近日更新了最新版本的 puzzle 算法,新算法不再着重于 zk proof 结果的生成,移除了 MSM 和 NTT 的计算,转而专注于产生 proof 之前的中间数据 witness 的生成。以下是对最新算法的简要介绍:
共识流程
Prover 计算 puzzle 构建出 solutions 并广播到网络中。
Validator 聚合交易和 solution 为下一个新区块,保证 solution 数量不超出共识限制。
Solution 的合法性需要校验其 epoch_hash 符合 validator 维护的 latest_epoch_hash,其计算出的proof_target 符合网络中 valiator 维护的latest_proof_target,同时该 block 中包含的 solution 数量小于共识限制。
有效的 solution 可以获得共识奖励。
Synthesis Puzzle 核心机制
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。
每个 epoch 中,网络所有 prover 需要计算的 EpochProgram 是相同的,由当前 epoch_hash 产生的随机数从指令集中抽样出来。
使用 nonce 作为随机数种子生成 EpochProgram 的输入。
聚合 EpochProgram 对应的 R1CS 和 input,进行 witness 计算。
计算出所有 witness 后,将其转换为 merkle tree 的叶子节点序列。
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。
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
此次更新后,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 计算逻辑有较大区别。新算法摒弃了之前的 MSM 和 NTT 计算,对 GPU 优化的效果减弱。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,实现并行化具有一定挑战。
这一变化可能会影响现有的挖矿策略和硬件优势,使得挖矿参与者需要重新调整和适应新的算法要求。同时,这也可能为新的参与者提供了更公平的竞争环境,有助于提高网络的去中心化程度。