add encryption.md

docs/tutorials/deploy/deploy_cpp_linux.md

@@ -67,6 +67,12 @@ CUDA_LIB=/path/to/cuda/lib/
 # CUDNN 的 lib 路径
 CUDNN_LIB=/path/to/cudnn/lib/
 
+# 是否加载加密后的模型
+WITH_ENCRYPTION=ON
+# 加密工具的路径, 如果使用自带预编译版本可不修改
+sh $(pwd)/scripts/bootstrap.sh # 下载预编译版本的加密工具
+ENCRYPTION_DIR=$(pwd)/paddlex-encryption
+
 # OPENCV 路径, 如果使用自带预编译版本可不修改
 OPENCV_DIR=$(pwd)/deps/opencv3gcc4.8/
 sh $(pwd)/scripts/bootstrap.sh
@@ -79,11 +85,13 @@ cmake .. \
     -DWITH_GPU=${WITH_GPU} \
     -DWITH_MKL=${WITH_MKL} \
     -DWITH_TENSORRT=${WITH_TENSORRT} \
+    -DWITH_ENCRYPTION=${WITH_ENCRYPTION} \
     -DTENSORRT_DIR=${TENSORRT_DIR} \
     -DPADDLE_DIR=${PADDLE_DIR} \
     -DWITH_STATIC_LIB=${WITH_STATIC_LIB} \
     -DCUDA_LIB=${CUDA_LIB} \
     -DCUDNN_LIB=${CUDNN_LIB} \
+    -DENCRYPTION_DIR=${ENCRYPTION_DIR} \
     -DOPENCV_DIR=${OPENCV_DIR}
 make
 

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 # Paddle模型加密方案
 
 飞桨团队推出模型加密方案，使用业内主流的AES加密技术对最终模型进行加密。飞桨用户可以通过PaddleX导出模型后，使用该方案对模型进行加密，预测时使用解密SDK进行模型解密并完成推理，大大提升AI应用安全性和开发效率。
-** 注意：目前加密方案仅支持Linux系统**
 
-## 1. 方案介绍
+**注意：目前加密方案仅支持Linux系统**
 
-### 1.1 工具组成
+## 1. 方案简介
 
-[PaddleX模型加密SDK下载](https://bj.bcebos.com/paddlex/tools/paddlex-encryption.zip)
+### 1.1 加密工具
 
-下载并解压后，目录包含内容为：
+[PaddleX模型加密工具](https://bj.bcebos.com/paddlex/tools/paddlex-encryption.zip)。在编译部署代码时，编译脚本会自动下载加密工具，您也可以选择手动下载。
+
+加密工具包含内容为：
 ```
 paddlex-encryption
-├── include # 头文件：paddle_model_decrypt.h(解密)和paddle_model_encrypt.h(加密)
+├── include # 头文件：paddle_model_decrypt.h（解密）和paddle_model_encrypt.h（加密）
 |
 ├── lib # libpmodel-encrypt.so和libpmodel-decrypt.so动态库
 |
@@ -21,12 +22,56 @@ paddlex-encryption
 
 ### 1.2 加密PaddleX模型
 
-模型加密后，会产生随机密钥信息（用于AES加解密使用），该key值需要在模型加载时传入作为解密使用。
-> 32字节key + 16字节iv， 注意这里产生的key是经过base64编码后的，这样可以扩充选取key的范围
+对模型完成加密后，加密工具会产生随机密钥信息(用于AES加解密使用），需要在后续加密部署时传入该密钥来用于解密。
+> 密钥由32字节key + 16字节iv组成， 注意这里产生的key是经过base64编码后的，这样可以扩充key的选取范围
+
 ```
-./paddlex-encryption -model_dir paddlex_inference_model -save_dir paddlex_encrypted_model
+./paddlex-encryption/tool/paddlex_encrypt_tool -model_dir /path/to/paddlex_inference_model -save_dir /path/to/paddlex_encrypted_model
 ```
-模型在加密后，会保存至指定的`-save_dir`下，同时生成密钥信息，命令输出如下图所示，密钥为`33NRtxvpDN+rkoiECm/e1Qc7sDlODdac7wp1m+3hFSU=`
+
+`-model_dir`用于指定inference模型路径，可使用[导出小度熊识别模型](deploy.md#导出inference模型)中导出的`inference_model`。加密完成后，加密过的模型会保存至指定的`-save_dir`下，包含`__model__.encrypted`、`__params__.encrypted`和`model.yml`三个文件，同时生成密钥信息，命令输出如下图所示，密钥为`kLAl1qOs5uRbFt0/RrIDTZW2+tOf5bzvUIaHGF8lJ1c=`
 ![](images/encryt.png)
 
 ## 2. PaddleX C++加密部署
+
+参考[Linux平台编译指南](deploy_cpp_linux.md)编译C++部署代码。编译成功后，预测demo的可执行程序分别为`build/demo/detector`，`build/demo/classifer`，`build/demo/segmenter`，用户可根据自己的模型类型选择，其主要命令参数说明如下：
+
+|  参数   | 说明  |
+|  ----  | ----  |
+| model_dir  | 导出的预测模型所在路径 |
+| image  | 要预测的图片文件路径 |
+| image_list  | 按行存储图片路径的.txt文件 |
+| use_gpu  | 是否使用 GPU 预测, 支持值为0或1(默认值为0) |
+| use_trt  | 是否使用 TensorTr 预测, 支持值为0或1(默认值为0) |
+| gpu_id  | GPU 设备ID, 默认值为0 |
+| save_dir | 保存可视化结果的路径, 默认值为"output"，classfier无该参数 |
+| key | 加密过程中产生的密钥信息，默认值为""表示加载的是未加密的模型 |
+
+
+## 样例
+
+可使用[导出小度熊识别模型](deploy.md#导出inference模型)中的测试图片进行预测。
+
+`样例一`：
+
+不使用`GPU`测试图片 `/path/to/xiaoduxiong.jpeg`  
+
+```shell
+./build/demo/detector --model_dir=/path/to/inference_model --image=/path/to/xiaoduxiong.jpeg --save_dir=output --key=kLAl1qOs5uRbFt0/RrIDTZW2+tOf5bzvUIaHGF8lJ1c=
+```
+`--key`传入加密工具输出的密钥，例如`kLAl1qOs5uRbFt0/RrIDTZW2+tOf5bzvUIaHGF8lJ1c=`, 图片文件`可视化预测结果`会保存在`save_dir`参数设置的目录下。
+
+
+`样例二`:
+
+使用`GPU`预测多个图片`/path/to/image_list.txt`，image_list.txt内容的格式如下：
+```
+/path/to/images/xiaoduxiong1.jpeg
+/path/to/images/xiaoduxiong2.jpeg
+...
+/path/to/images/xiaoduxiongn.jpeg
+```
+```shell
+./build/demo/detector --model_dir=/path/to/models/inference_model --image_list=/root/projects/images_list.txt --use_gpu=1 --save_dir=output --key=kLAl1qOs5uRbFt0/RrIDTZW2+tOf5bzvUIaHGF8lJ1c=
+```
+`--key`传入加密工具输出的密钥，例如`kLAl1qOs5uRbFt0/RrIDTZW2+tOf5bzvUIaHGF8lJ1c=`, 图片文件`可视化预测结果`会保存在`save_dir`参数设置的目录下。