PaddleX/docs/tutorials/deploy/encryption.md

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

1.1 工具组成

PaddleX模型加密SDK下载

下载并解压后，目录包含内容为：

paddlex-encryption
├── include # 头文件：paddle_model_decrypt.h(解密)和paddle_model_encrypt.h(加密)
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├── lib # libpmodel-encrypt.so和libpmodel-decrypt.so动态库
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└── tool # paddlex_encrypt_tool

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

./paddlex-encryption -model_dir paddlex_inference_model -save_dir 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=

2. PaddleX C++加密部署