mv encryption.md up one level

docs/tutorials/deploy/deploy_server/deploy_cpp/encryption.md

-# 模型加密
-
-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. 方案简介
-
-### 1.1 加密工具
-
-[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）
-|
-├── lib # libpmodel-encrypt.so和libpmodel-decrypt.so动态库
-|
-└── tool # paddlex_encrypt_tool
-```
-
-### 1.2 加密PaddleX模型
-
-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/tool/paddlex_encrypt_tool -model_dir /path/to/paddlex_inference_model -save_dir /path/to/paddlex_encrypted_model
-```
-
-`-model_dir`用于指定inference模型路径（参考[导出inference模型](../deploy_python.html#inference)将模型导出为inference格式模型），可使用[导出小度熊识别模型](../deploy_python.html#inference)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/encrypt.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_python.html#inference)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。

docs/tutorials/deploy/deploy_server/deploy_cpp/index.rst

@@ -9,4 +9,3 @@ C++部署方案位于目录PaddleX/deploy/cpp/下，且独立于PaddleX其他模
 
    deploy_cpp_win_vs2019.md
    deploy_cpp_linux.md
-   encryption.md