Aleo (ALEO): Aleo 区块链的技术架构

主要内容

• zkCloud: 一种去中心化的链下计算环境，通过零知识证明确保隐私和可扩展性。

• snarkOS 和 snarkVM: 在 Aleo 区块链上实现私有智能合约和程序执行的核心组件。

• AleoBFT 共识: 结合权益证明和工作量证明，实现可扩展的、以隐私为中心的共识。

• Leo 编程语言: 通过高级抽象简化零知识应用的构建。

• 开发者工具: 一个强大的 SDK 和工具支持隐私保护 dApp 的开发。

Aleo 技术架构介绍

Aleo 是一个专注于隐私的 Layer 1 区块链和云计算网络，它采用了零知识 (ZK)技术。由于网络的可编程性，该协议利用智能合约、任意计算和零知识证明 (ZKP)来保护隐私。

Aleo 是一个极其复杂的平台，拥有许多专注于开发以隐私为中心的云计算网络的功能。Aleo 的技术架构利用了几个基础方面，以确保更大的 Aleo 网络的完整性、可扩展性、去中心化和隐私。这些包括：

• zkCloud - 一种链下、无需信任的云计算环境（其中两个主要组件是 snarkOS 和 snarkVM），允许以私有、安全和低廉的方式执行程序，且运行时不受限制

• snarkOS - 一个以隐私为中心的零知识操作系统 (OS)，是 Aleo 平台的基础支柱

• snarkVM - 一个以隐私为中心的、支持零知识的虚拟机和智能合约创建、执行和部署平台

• AleoBFT - Aleo 的可扩展、安全且对开发者友好的混合 BFT 共识机制

• Aleo 网络参与者 - Aleo 网络参与者包括验证者、证明者和质押者

• Aleo SDK - 四个主要的软件开发工具包 (SDK)，允许开发者使用不同的编程语言（Python、Leo、WASM 等）在 Aleo 网络上创建协议和 dApp

• Leo 编程语言 - 一种内部编程语言，专为支持隐私的零知识应用程序开发而设计

zkCloud 代表一个隐私保护的零知识云计算网络，该网络与 Aleo 区块链链下独立运行，从而显著提高交易吞吐量、去中心化和其他功能。(图片来源：通过 Aleo 博客 zkCloud：去中心化的私有计算)

如果你想了解更多关于 ALEO 的信息，请查看我们的介绍性博文：Aleo (ALEO)：一个以隐私为中心的 ZK 云计算网络。

zkCloud：一种链下的、以隐私为中心的计算环境

zkCloud 的构建是为了解决区块链中的“隐私困境”，这是一个专注于隐私的协议持续面临的挑战，即找到隐私和可编程性之间的平衡。许多当前的区块链迭代表现出强大的隐私性，但没有可编程性（例如早期的迭代，如 Zcash），反之亦然。Aleo 认为它是第一个以公平的方式同时提供这两者的区块链系统。

零知识，或 ZK，是一种加密技术，允许一方（证明者）向另一方（验证者）验证特定信息为真，而无需泄露额外的敏感数据。

让我们看一个假设的现实世界中的例子，一个人使用一个以隐私为中心的受保护的身份。

举例来说，想象一个人希望在酒吧点一杯饮料。为了让他们在该机构合法饮用酒精饮料，他们必须达到法定饮酒年龄。如果他们有一个政府验证的身份，该身份使用了区块链和 ZK，那么该人将能够验证他们已达到法定年龄，而无需透露任何个人信息，例如他们的姓名、地址，甚至他们的实际年龄。

此外，至关重要的是要基本了解零知识应用程序的两个主要原语以及它们如何与 zkCloud 本身交互。在更大的背景下，这两个应用程序是受保护的身份和受保护的交易。让我们开始吧。

受保护的身份

在许多方面，受保护的身份充当防火墙，以保护给定个人或实体的敏感信息（想想隐藏所有个人信息的驾驶执照），允许个人、智能合约、DAO 和企业相互交互，而无需泄露请求实体不需要知道的私人数据。

一个例子可能是在加密货币交易所或暗池中通常使用的链上了解你的客户 (KYC)流程。通常在以太坊上，用户需要通过假名透露其完整的帐户数据和完整的资产持有量，而受保护的身份允许用户在保持完全匿名的情况下验证此数据。

受保护的交易

受保护的交易最初由 Zcash 于 2016 年 10 月推出，作为发送和接收私有区块链交易的手段，在 Aleo 上拥有一系列广泛的实用程序，远远超出了资产转移。这些包括作为一种描述与另一个人或程序进行私人交互的机制，例如流动性供应、治理投票、去中心化通知、身份验证等等。

这种设计意义重大，因为它只允许交易方访问敏感数据，这意味着恶意方无法利用这些交互，因为他们无法了解相应的私人详细信息。

受保护的交易和受保护的身份形成了一种协同关系，适用于与隐私保护和保密性相关的广泛实用程序。这些用途通过统一的零知识 zkCloud 计算环境来实现。(图片来源：通过 Aleo 博客 zkCloud：去中心化的私有计算)

受保护的身份、受保护的交易和 zkCloud 之间的交互

受保护的身份描述了个人，而受保护的交易允许他们与给定的协议等进行交互。在 Aleo 上，此过程在称为 zkCloud 的链下环境中进行。

zkCloud 是一个 点对点 (P2P)、去中心化的私有计算平台，是 Aleo 堆栈的一个组成部分，可实现更安全、私有和个性化的应用程序开发范例。

zkCloud 允许受保护的身份以直接（作为资产转移）或可编程的方式（通过智能合约）进行交互。由于这种交互是在链下进行的，因此隐私得到保证，并且实现了显著更高的交易吞吐量。

受保护的交易能够将 zkCloud 上一方或多方的交互链接到 Aleo 区块链。以隐私为中心的交易包含加密证明，以确保这些交互实际上是有效的。尽管如此，默认情况下，它们不会泄露执行了什么程序，或者谁参与了转移。这意味着 Aleo 区块链存储了这些交易记录，可以随时引用这些记录以确定应用程序的全局状态。

概括地说，受保护的交易被提交到 Aleo 区块链，该区块链更新其全局状态并锚定到 zkCloud 上的活动，因此提供了去中心化和抗审查的数据可用性保证，以证明处理的数据实际上是合法的。

zkCloud 应用程序可以在本地、用户的机器上运行，也可以委托给专门的证明者，该证明者创建加密证明并代表其用户提交交易。该模型为 Aleo 上各种各样的实际应用创造了潜力，为委托的私有计算开辟了新的市场。

最后，重要的是要理解 zkCloud 由 Aleo 的 ZK 专注的 snarkOS 操作系统和 snarkVM（一个以隐私为中心的虚拟机智能合约创建引擎）组成。

SnarkOS 构成了构成更大的 Aleo 生态系统及其区块链云计算网络的主要基础架构之一。(图片来源：来自 sashhasashha 和 Medium 博客的 Aleo。区块链中的隐私)

SnarkOS：Aleo 网络的基础

SnarkOS 是 Aleo 最先进的零知识应用程序去中心化操作系统。SnarkOS 代码构成了 Aleo 网络的支柱，用于以可公开验证的方式验证和存储系统的加密应用程序状态。

通过使用零知识证明，snarkOS 能够开发优先考虑机密性并为用户保护敏感数据类型和交易的应用程序，从而确保他们拥有对其信息的完全权限。

snarkOS 旨在提供极高的可扩展性，能够利用大量的交易量来支持高容量 dApp 的开发，从而能够支持企业级应用程序的广泛需求。

snarkOs 平台对 Aleo 上的所有程序和交易强制执行数据可用性保证，同时与 AleoBFT 交互以确保验证者计算零知识证明以检查链上状态。

此外，Aleo 的 snarkOS 利用强大的系统化框架，保证平台将随着成熟而继续发展，允许开发人员和社区参与者为平台的持续开发做出贡献。

snarkOs 还使用 Aleo SDK，允许在该平台上构建协议的协议在 Aleo 网络之上创建他们自己的协议和 dApp。

SnarkVM 是 Aleo 的专注零知识的智能合约创建引擎和虚拟机环境，专为在更大的 Aleo 网络中开发以隐私为中心的应用程序而设计。(图片来源：通过 Aleo 博客 将零知识带给世界)

SnarkVM：Aleo 的以隐私为中心的智能合约创建引擎

Aleo 的虚拟机以 snarkVM 的形式出现，snarkVM 是一个极其强大的智能合约创建、执行和部署引擎，它利用 zk-SNARK（零知识简洁非交互式知识论证）的实用程序，以实现 Aleo 区块链、snarkOS、zkCloud 和底层 Aleo 生态系统上的隐私保护。

更详细地说，snarkVM 利用三个主要架构组件：

• snarkVM 合成器 - 用于将代码转换为与底层 zk-SNARK 加密证明系统兼容的电路

• snarkVM 算法 - 证明系统及其支持的原语的实现和执行

• snarkVM 分类帐 - 允许存储和与 Aleo 区块链交互的数据结构和方法

SnarkVM 具有几个主要特性，使其能够满足创建以隐私为中心的应用程序和智能合约的先进范例。这些包括：

1. 增强的隐私： snarkVM 是一个以隐私为中心的平台，通过使用 zk-SNARK 实现，zk-SNARK 通过加密方式确保敏感的交易细节和智能合约逻辑保持机密。zk-SNARK 在无需信任和去中心化的环境中保护用户隐私。

2. 通过零知识证明提高可扩展性： 为了提高网络可扩展性，zk-SNARK 提供了对复杂计算的简洁验证。SnarkVM 允许将智能合约计算负载从 Aleo 区块链传输到链下环境，从而显著提高网络的效率，从而实现更高的交易吞吐量和可扩展性。

3. 实现跨链互操作性： 除了 Aleo 上的其他功能外，snarkVM 还有助于为采用跨链互操作结构的 ***网络奠定基础。通过利用零知识证明，snarkVM 能够帮助在不同的区块链之间创建桥梁，从而允许传输资产和各种数据类型。

4. 灵活性和图灵完备性： SnarkVM 智能合约引擎是使用图灵完备的设计构建的，该设计擅长执行各种复杂的计算。这种灵活的设计允许软件工程师创建高度复杂的应用程序，从而允许增加智能合约的生成和执行。

5. 改进的用户体验： 借助链下计算，snarkVM 帮助通过智能合约和最小延迟的交易执行来改善用户-dApp 交互，从而加快交易确认、缩短等待时间并提高 dApp 响应能力。

AleoBFT 是 Aleo 网络的共识机制，用于维护协议的平衡验证器集、帐户数据库、算法完整性、网络结构等等。AleoBFT 的构建以隐私为中心，并改编自 Aptos 和 Sui 最初概念化的两个 BFT 框架，AleoBFT 是支持 Aleo 网络运营基础的先进范例。(动画来源：通过犹他州 Aleo Medium 文章 导航信任：了解 Aleo 的共识机制)

AleoBFT：Aleo 共识的混合方法

在 Aleo 的 testnet 3 第三阶段的主网启动之前，Aleo 区块链过渡到 AleoBFT。这使得网络变得更加高效和可扩展，同时结合了一个更先进的框架来构建以隐私为中心的应用程序，同时有助于更好地将验证器、证明器和质押者整合到网络中。

AleoBFT 共识机制使用了一种新颖的共识算法，该算法是基于 Bullshark/Narwhal（Sui 和 Aptos 概念化的两个 BFT 框架）为 Aleo 定制构建的。AleoBFT 是一个基于 DAG 的共识框架，它结合了 权益证明 (PoS) 的更高最终性与 工作量证明 (PoW) 的强大激励机制。

AleoBFT 是一种混合共识，重点关注其与证明器和验证器的关系。举例来说，AleoBFT 融合了来自验证器的新区块的即时最终性，以及证明器的计算能力，从而将 Coinbase 供应（以 Aleo 积分的形式）引入网络。这种模型激励验证器通过不断生成区块来维护网络的活跃性，同时也激励证明器不断扩展 Aleo 网络的证明能力。

AleoBFT 保证了网络中的三个至关重要的特性：

1. 即时区块最终性 - 一旦验证器生成并对每个区块达成共识，即可确认交易，从而解决验证器的浅分叉问题，同时提高节点稳定性。这种设计为用户提供流畅的应用程序开发体验，同时通过确保钱包和应用程序中的即时交易确认，并支持大规模的系统互操作性的潜力，从而改善用户体验。

2. 确保网络保持去中心化 AleoBFT 的设计允许将区块生成与 Coinbase 生成（Coinbase 在 Aleo 网络中持有大量权益）分离，这意味着验证器负责生成区块，而证明器能够以其所需的规模计算证明。AleoBFT 模型还激励证明器通过在网络上质押至少 100 万 Aleo 积分来成为验证器，从而保证证明器可以作为参与共识的所有证明器的代表来维持其抗审查性。

3. 激励证明器随着网络的增长而扩展容量 - 在此模型中，证明器解决并生成 Coinbase SNARK 证明（以 PoSW 的形式），以换取区块奖励的一部分。这意味着证明器在零知识证明的核心子组件中提供计算能力，同时从每个区块奖励中获得其证明的百分比份额。

总而言之，AleoBFT 具有极高的成本效益和安全性，并且还拥有强大的经济模型：

AleoBFT 的构建具有成本效益，因为它允许用户将链下数据打包并将其作为计算量较小的加密证明上传，从而显著降低了参与 Aleo 网络所需的网络 gas 费用。

由于其 权益证明 设计和其他功能，Aleo 代表了一个极其安全的网络，它能够通过将敏感数据打包在零知识证明中，显著减少容易受到攻击向量影响的敏感数据量。

AleoBFT 通过激励用户通过 Aleo 积分参与，允许用户通过质押、验证交易和生成证明来提高网络的安全性，从而帮助实现 Aleo 网络强大而适应性强的经济模型。

Aleo 网络拥有三个主要的网络参与者，他们支持协议的以隐私为中心的共识机制、经济和治理系统以及底层架构。其中包括验证器、证明器和质押者，所有这些都在 Aleo 网络中履行自己预定义的角色。(图片来源：通过 Aleo 博客 发现 Aleo)

Aleo 网络参与者

Aleo 网络利用了三个主要的网络参与者，包括：

• 验证器- 用于运行节点、验证交易和参与网络共识，以换取为其服务赚取奖励

• 质押者 - 用于在验证器中锁定 Aleo 积分，从而允许验证器参与共识并保护更大的 Aleo 网络

• 证明器 - 利用专用硬件来生成证明并解决各种加密难题（由验证器验证并包含在区块中）以赚取 Aleo 积分

让我们更详细地了解这三个：

验证器

Aleo 验证器构成了基础设施服务提供商，它们通过 AleoBFT（网络的专有权益证明共识，它利用 Bullshark 及其 有向无环图 (DAG) Narwhal 风格的内存池）来保护 Aleo 网络。

就其在网络中的多方面角色而言，验证器验证并确认交易区块，通过网络共识与对等方就状态达成一致，在创建区块时包含证明器生成的加密证明，并收取费用以换取其保护网络的计算工作。

100 万 Aleo 积分是在网络上运行的所有验证器必须持有的最低要求，而那些希望运行验证器的人必须利用专门的 snarkOS 软件。

Leo 编程语言、zkCloud、snarkOS、snarkVM 和其他组件提供了支持验证器、证明器和质押者作为 Aleo 主要网络参与者的架构。(图片来源：来自 Aleo 博客的 再次问好)

质押者

任何希望通过锁定其 Aleo 积分一段预定的时间来赚取激励性质押奖励，以支持网络安全性的个人或组织都可以这样做。

在此过程中，质押者将 Aleo 积分委托给网络验证器，这反过来又有助于验证器参与 共识 所需的质押权重。此外，质押者还可以按比例获得最初提供给他们质押的验证器的通货膨胀奖励。

最少可以质押 1 个 Aleo 积分；但是，除非质押者质押了至少 10 个 Aleo 积分，否则他们没有资格获得质押奖励。可以通过多种方式质押积分，包括质押平台、受支持的 Aleo 生态系统钱包以及直接在 Aleo 验证器仪表板上质押。

就质押者可能获得的质押奖励金额而言，主网启动时的 年利率 (APR) 似乎可能在 15% 到 20% 之间。随着越来越多的用户在网络上质押并且通货膨胀奖励减少，此 APR 自然会随着时间的推移而降低。

在 Aleo 上，质押奖励由全球质押的 Aleo 积分的不断变化的数量（随着用户不断存入和提取质押）和分布式网络奖励的通货膨胀率决定。除非通过治理投票进行调整，否则 Aleo 积分区块奖励将在可预见的未来保持不变。

证明器

Aleo 证明器（通常称为 ZK 证明器或 ZK 矿工）是一种个性化的零知识特定架构类型，它通过解决 简洁工作证明 (PoSW) Coinbase 加密难题（通过 SNARK 证明合并到 Aleo 验证器最终确定的区块中）来支持 Aleo 区块链。

从更广阔的角度来看，Aleo 证明器相互竞争以解决 Coinbase 加密难题，方法是生成符合 Aleo 协议确定的目标难度阈值的 SNARK 证明。他们越有效地解决这些加密差异，他们获得 Aleo Coinbase 奖励的可能性就越高。

证明器根据提交的有效解决方案的数量按比例赚取 Coinbase 奖励（以 Aleo 积分的形式），这意味着他们将 50% 的奖励提供给验证器，以激励他们的包含和奖励接收。

希望成为证明器的网络参与者必须利用证明软件（例如 snarkOS）和高效硬件（例如专用 GPU 或典型 CPU）。该系统奖励那些正确验证了最大数量的加密证明的人，而专用硬件可以最有效地完成该过程。

证明器获得的 Coinbase 奖励与主网启动后 Aleo 初始通货膨胀中分配的总量（在 Coinbase Aleo 积分的总供应量中）成正比。此外，Coinbase 奖励以线性方式减少，直到大约第十年停止排放。在启动时，证明器收到的估计 APR 在 40% 到 50% 之间，随着网络的成熟，该比例将随着时间的推移而缓慢降低。

如果没有像 Aleo SDK 这样的开发架构来在 Aleo 上创建不同类型的应用程序和协议，零知识身份和其他实用程序将是不可能的。(图片来源：来自 Aleo 博客的 人工智能时代的身份验证：在不牺牲匿名性的前提下保护身份)

Aleo 软件开发工具包

类似于 Cosmos SDK 和其他知名的区块链软件开发工具包，Aleo SDK 是用于在 Aleo 网络上开发应用程序和协议的多方面框架。

Aleo SDK 包含各种旨在用于创建零知识应用程序的工具，其中包括几个提供以下功能的 JavaScript 和 TypeScript 库：

• 与 Aleo 网络通信

• 程序状态和数据管理

• Aleo 帐户管理

• 基于 Web 的程序执行和部署

• Aleo 积分转移

AleoSDK 实际上提供了四个不同的基于 TypeScript 和 JavaScript 的 SDK，这些 SDK 因其预期用途而异。其中包括：

1. Aleo SDK - 允许开发零知识 Web 应用程序

2. Create-Aleo-App - 在常用的框架（如 React）中提供零知识 Web 应用程序示例，从而简化了 Web 应用程序开发环境

3. Aleo WASM - 一个 Rust crate（即 Rust 代码的编译单元），用于将零知识 Aleo 代码编译并执行到 WebAssembly (WASM) 和 JavaScript 中

4. Aleo Python SDK - 一个开发工具包，允许开发人员利用两个单独的库（即 aleo 库和 zkml 库），从而允许开发人员通过将 snarkVM 功能引入 Python，同时转译 scikit-learn（一个用于 Python 的免费机器学习库）机器学习模型到 Leo 程序中来构建零知识应用程序

Leo 编程语言是开发人员进入 Aleo 生态系统的入口点，允许他们动态地在 Aleo 之上创建一个巨大的互连应用程序网络。(图片来源：来自 Aleo 博客的 Leo 编程语言简介)

Leo 编程语言

在过去的几年里，Aleo 联合创始人 Collin Chin 和 Aleo 团队创建了自己的编程语言，该语言是专门定制的，旨在提高 Aleo 网络堆栈的实用性。Leo 利用类似 Rust 的设计，通过一个易于使用且安全的模型来简化复杂的加密原语，该模型是在 Aleo 上开发由 ZK 驱动的隐私保护应用程序所必需的。

Leo 专门为 Aleo 开发，旨在简化去中心化应用程序的创建，从而确保高度的机密性和匿名性。由于网络以隐私为中心的零知识设计，这一点至关重要。

最重要的是，Leo 的构建是一种大大简化应用程序开发的语言，它无需高级加密和数学专业知识，而构建 ZK 应用程序之前需要这些专业知识，然后将这些应用程序转换为应用程序中的 ZK 电路。

Leo 用户友好，并且让人想起 JavaScript 和 TypeScript，这使得它对几乎没有加密知识的开发人员来说也很容易上手，同时允许大量的全球 JS 和 TS 开发人员拥有一个简单的学习曲线。

Leo 是一种类似于 Rust 的编程语言，类似于 TypeScript 和 JavaScript，它具有各种以隐私为中心的零知识实用程序，使 Aleo 上的开发对于各种应用程序类型来说都是无缝的、准确的和可扩展的。(图片来源：来自 ByteByteGo 新闻通讯的 EP90：SQL 连接如何工作？)

Leo 语言包含几个定义特征，这些特征使其成为应用程序开发的极其先进的范例。这些是：

1. 高级抽象 - 旨在消除加密原语的复杂性和复杂的知识需求，使开发人员能够专注于应用程序逻辑

2. 直观的语法 使这种语言可以被广泛的程序员使用，包括那些没有区块链经验的人

3. 内置安全机制 - 对于防止智能合约中的常见漏洞和错误至关重要

4. 高级代码和低级代码之间的连接 - 充当抽象编程和特定 Aleo 指令之间的桥梁，以确保无缝集成和交互

5. 编译自动化 - 允许自动编译为 Aleo 指令（通过将指令转换为 ZK 电路）以简化应用程序开发和部署过程

6. 多功能性 - 对于从简单的交易到复杂的 DeFi、机器学习和神经网络集成等各种应用程序来说，都极其通用

7. 形式化验证 - 用于检查与 Leo 和其他附加系统组件集成的逻辑和算法的正确性

8. 严格的测试和审计 - 旨在通过严格的测试和审计程序来生成极其可靠和安全的代码

9. 开源 - 完全开源，允许任何人参与其分析和改进

此外，Aleo 优先考虑为 Leo 开发人员提供强大且易于访问的开发支持，包括文档、教程、GitHub 存储库和众多集成开发环境 (IDE)。 这为开发者培养了一个以学习为中心和协作的生态系统，同时其开源特性通过允许工程师为其发展做出贡献并长期受益于 Aleo 社区的集体智慧，进一步鼓励了社区协作。

Aleo 还创建了一个软件开发游乐场，允许开发者在 Aleo 主网上开始构建自己的应用程序之前学习如何使用 Leo 编程语言。

通过先进技术，Leo 利用神经学习和 AI，使软件开发者能够在开发过程中将 AI 集成到他们的应用程序中，从而大大增强了他们在 Aleo 平台上迭代的能力。（图片来源：通过 Aleo 博客 使用 Leo 的神经网络进行贷款决策）

使用 Leo 进行 AI 和神经网络推理计算

人工智能现在能够为许多以前需要人类智能的任务提供解决方案，从而大大增强了软件框架的功能。目前可用的大多数 AI 系统都建立在神经网络之上，这些网络在执行复杂任务方面表现出巨大的能力，并且现在为大量的最新 AI 突破奠定了基础。

一般来说，AI 工作流程利用两个不同的阶段：训练和推理。 在整个工作流程中，当代 AI 系统的数据密集型性质通常会暴露出许多隐私问题。 这可以通过 Aleo 上的零知识证明来解决。

神经网络由多个连接的神经元组成，是一种数学函数，用于确定性地将输入值转换为输出值。 这意味着使用提供的输入特征在 zkSNARK 中计算神经网络的输出。 Leo 语言用于保护这些输入和输出中包含的数据。

这种结构允许 Leo 使用 zkSNARK 为 Aleo 平台上的神经网络提供推理计算。 这允许利用定点运算 Python 脚本（和其他复杂机制）来自动生成神经网络 Leo 代码。

从上面讨论的复杂性中得出的主要结论是，该系统允许 Leo 语言在应用程序和协议软件开发者创建的应用程序中创建高度复杂的 AI 驱动功能，从而大大提高了该平台对大量实际用途的潜在适用性。

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