迁移文件时加解密 在迁移文件到文件系统时， CDM 支持对文件加解密，目前支持以下加密方式： AES-256-GCM加密 KMS加密 AES-256-GCM加密 目前只支持AES-256-GCM（NoPadding）。该加密算法在目的端为加密，在源端为解密，支持的源端与目的端数据源如下。

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迁移文件时加解密 在迁移文件到文件系统时，CDM支持对文件加解密，目前支持以下加密方式： AES-256-GCM加密 KMS加密 AES-256-GCM加密 目前只支持AES-256-GCM（NoPadding）。该加密算法在目的端为加密，在源端为解密，支持的源端与目的端数据源如下。

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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迁移文件时加解密 在迁移文件到文件系统时，CDM支持对文件加解密，目前支持以下加密方式： AES-256-GCM加密 KMS加密 AES-256-GCM加密 目前只支持AES-256-GCM（NoPadding）。该加密算法在目的端为加密，在源端为解密，支持的源端与目的端数据源如下。

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ABE用户密钥解密数据 功能介绍 ABE用户密钥解密数据 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v1/datashare/abe-decrypt

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。 加密算法选择不对，检查应用实例是ECB算法还是GCM算法，是否与代码一致。 GCM解密失败，检查iv值是否取自data的前24位，被解密的数据是data的前24位。 ECB解密失败，注意解密后的字符串前16位是随机字符。 父主题： 开发相关

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函数+DEW：加解密文件 案例描述 准备 构建程序 添加事件源 处理文件

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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获取数据解密后的明文 功能介绍 获取数据解密后的明文。水印功能只支持“华北-北京四”区域 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v1/datas

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在线工具加解密小数据 该任务指导用户通过密钥管理界面使用在线工具加解密不大于4KB的数据。 前提条件 自定义密钥处于“启用”状态。 约束条件 在线工具不支持通过默认密钥加解密小数据。 在线工具不支持非对称密钥加解密小数据。 用户可使用调用API接口的方式，使用默认密钥加解密小数据，

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当 服务器 需要使用证书时，调用KMS的“decrypt-data”接口，将密文数据解密为密文证书。 加解密API 加解密小数据时，涉及的API如下： 创建用户主密钥：创建用户主密钥，用来加密数据。 加密数据：用指定的主密钥加密数据密钥。 解密数据：用指定的主密钥解密数据密钥。 操作步骤 创建用户主密钥。 接口相关信息

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跨Region容灾加解密 应用场景 当单Region加解密出现服务侧故障时，无法再对数据进行加解密操作，用户可以通过密钥管理服务（Key Management Service，KMS）实现跨Region容灾加解密，保证业务不中断。 解决方案 当一个或多个Region的KMS服务出

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加密密钥。 若对应的用户主密钥被误删除，会导致解密失败。因此，需要妥善管理好用户主密钥。 用户使用明文的数据加密密钥来解密密文文件。 涉及接口 加解密数据密钥时，需要进行用户主密钥创建、数据密钥创建、加密数据密钥、解密数据密钥等操作，涉及的接口如下： 创建用户主密钥：创建用户主密钥，用来加密数据密钥。

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ashmethod指定的HMAC算法，以keystr为密钥对decryptstr字符串进行解密，返回解密后的字符串。解密使用的keystr必须保证与加密时使用的keystr一致才能正常解密。keystr不得为空。 返回值类型：text 示例： 1 2 3 4 5 SELECT g

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ashmethod指定的HMAC算法，以keystr为密钥对decryptstr字符串进行解密，返回解密后的字符串。解密使用的keystr必须保证与加密时使用的keystr一致才能正常解密。keystr不得为空。 返回值类型：text 示例： 1 2 3 4 5 SELECT g

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接优化语言模型来实现对大模型输出的精确把控，不用进行强化学习，也可以准确判断和学习到使用者的偏好，最后，DPO算法还可以与其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model)：是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入

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keystr) 以keystr为密钥对decryptstr字符串进行解密，返回解密后的字符串。解密使用的keystr必须保证与加密时使用的keystr一致才能正常解密。keystr不得为空。 有关函数的更多内容，请参见使用函数加解密。 应用示例 连接数据库。 具体步骤参见使用命令行工具连接 GaussDB (DWS)集群。

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在业务代码中配置敏感配置解密 如果配置文件中的业务配置项有敏感字段需要解密，只要配置具体哪些配置项需要解密，使用逗号分隔，NUWA会用对应的密钥进行解密。 前提条件 在业务代码中引入STS SDK，具体操作请参见使用STS SDK（Spring Cloud框架）。 解密敏感配置 在微服务业务代码的application

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云服务使用KMS加解密数据 概述 E CS 服务端加密 OBS服务端加密 EVS服务端加密 IMS服务端加密 SFS服务端加密 RDS数据库加密 DDS数据库加密 DWS数据库加密 父主题： 密钥管理

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数据加密服务”，默认进入“密钥管理”界面。 解密数据时，可单击任意“启用”状态的非默认密钥别名，进入该密钥的在线工具页面。 单击“解密”，在左侧文本框中输入待解密的密文数据，如图2所示。 在线工具自动识别并使用数据被加密时使用的密钥解密数据。 如果该密钥已被删除，会导致解密失败。 图2 解密数据 单击“执行”，右侧文本框中显示解密后的明文数据。

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DEW采用的是什么加解密算法？ KPS支持的密码算法 通过管理控制台创建的SSH密钥对支持的加解密算法为： SSH-ED25519 ECDSA-SHA2-NISTP256 ECDSA-SHA2-NISTP384 ECDSA-SHA2-NISTP521 SSH_RSA有效长度为：2048，3072，4096

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