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c68864d4
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7月 07, 2020
作者:
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c43eee95
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3 changed file
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docs/deploy/server/cpp/linux.md
docs/deploy/server/cpp/linux.md
+1
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docs/deploy/server/cpp/windows.md
docs/deploy/server/cpp/windows.md
+1
-0
docs/deploy/server/encryption.md
docs/deploy/server/encryption.md
+3
-2
未找到文件。
docs/deploy/server/cpp/linux.md
浏览文件 @
c68864d4
...
...
@@ -130,6 +130,7 @@ yaml-cpp.zip文件下载后无需解压,在cmake/yaml.cmake中将`URL https://
| 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 |
| batch_size | 预测的批量大小,默认为1 |
| thread_num | 预测的线程数,默认为cpu处理器个数 |
| use_ir_optim | 是否使用图优化策略,支持值为0或1(默认值为1,图像分割默认值为0)|
## 样例
...
...
docs/deploy/server/cpp/windows.md
浏览文件 @
c68864d4
...
...
@@ -123,6 +123,7 @@ cd D:\projects\PaddleX\deploy\cpp\out\build\x64-Release
| 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 |
| batch_size | 预测的批量大小,默认为1 |
| thread_num | 预测的线程数,默认为cpu处理器个数 |
| use_ir_optim | 是否使用图优化策略,支持值为0或1(默认值为1,图像分割默认值为0)|
## 样例
...
...
docs/deploy/server/encryption.md
浏览文件 @
c68864d4
...
...
@@ -26,9 +26,9 @@ PaddleX提供一个轻量级的模型加密部署方案,通过PaddleX内置的
>
> 2)项目集成OpenSSL,使用静态库的形式。
>
> 3)实现AES算法接口,借助OpenSSL提供的EVP接口,在EVP接口中指定算法类型,算法使用对称加解密算法中的AES,加解密模式使用AES-GCM, 密钥长度为256位,AES-GCM的实现可以参考官方提供的例子自己进行封装接口:
https://wiki.openssl.org/index.php/EVP_Authenticated_Encryption_and_Decryption
。
> 3)实现AES算法接口,借助OpenSSL提供的EVP接口,在EVP接口中指定算法类型,算法使用对称加解密算法中的AES,加解密模式使用AES-GCM, 密钥长度为256位,AES-GCM的实现可以参考官方提供的例子自己进行封装接口:
[AES-GCM实现](https://wiki.openssl.org/index.php/EVP_Authenticated_Encryption_and_Decryption)
。
>
> 4)利用OpenSSL库实现SHA256摘要算法,这部分下面有用(可选)。关于SHA256的hash计算可以参考OpenSSL提供的example:
https://wiki.openssl.org/index.php/EVP_Message_Digests
> 4)利用OpenSSL库实现SHA256摘要算法,这部分下面有用(可选)。关于SHA256的hash计算可以参考OpenSSL提供的example:
[OpenSSL 信息摘要例子](https://wiki.openssl.org/index.php/EVP_Message_Digests)
>
> 5)在模型加密环节直接对model文件和params文件的数据内容进行加密后保存到新的文件,为了新的文件能够被区分和可迭代,除了加密后的数据外还添加了头部信息,比如为了判断该文件类型使用固定的魔数作为文件的开头;为了便于后面需求迭代写入版本号以示区别;为了能够在解密时判断是否采用了相同的密钥将加密时的密钥进行SHA256计算后存储;这三部分构成了目前加密后文件的头部信息。加密后的文件包含头部信息 + 密文信息。
>
...
...
@@ -101,6 +101,7 @@ Windows平台:
| 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 |
| batch_size | 预测的批量大小,默认为1 |
| thread_num | 预测的线程数,默认为cpu处理器个数 |
| use_ir_optim | 是否使用图优化策略,支持值为0或1(默认值为1,图像分割默认值为0)|
### 样例
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