java实现国密4加解密

1、引入jar

		<dependency>
			<groupId>cn.hutool</groupId>
			<artifactId>hutool-all</artifactId>
			<version>5.3.0</version>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>org.bouncycastle</groupId>
			<artifactId>bcprov-jdk15to18</artifactId>
			<version>1.71</version>
		</dependency>

2、封装工具类

	/**
	 * sm4加密
	 * @param mode sm4加密的模式 ECB,CBC
	 * @param padding 加密填充方式
	 * @param key 加密秘钥 转成byte[] 大小16
	 * @param iv 偏移量,CBC模式下需要传入,否则系统随机生成iv每次加密结果都不一样 转成byte[] 大小16
	 * @param content 加密内容
	 * @return
	 */
	public static String encode(Mode mode, Padding padding,String key, String iv,String content) {
		try {
			//校验参数
			if(StringUtils.isBlank(content)) {
				return null;
			}
			SymmetricCrypto sm4 = new SM4(mode, padding, key.getBytes());
			String encryptHex = null;		
			if(mode.equals(Mode.CBC)) {
				sm4 = new SM4(mode, padding, key.getBytes(),iv.getBytes());
			}
			// 在NoPadding模式下需要手动补齐分组16字节倍数
			if(padding.equals(Padding.NoPadding)) {
				byte[] data = padding(content);
				encryptHex = sm4.encryptHex(data);
			}
			else {
				encryptHex = sm4.encryptHex(content.getBytes());
			}
			return encryptHex;
		} catch (Exception e) {
			e.printStackTrace();
			logger.error("MS4加密失败");
		}
		return null;
	}
	/**
	 * sm4解密
	 * @param mode sm4加密的模式 ECB,CBC
	 * @param padding 加密填充方式
	 * @param key 加密秘钥 转成byte[] 大小16
	 * @param iv 偏移量,CBC模式下需要传入,否则系统随机生成iv每次加密结果都不一样 转成byte[] 大小16
	 * @param encodeContent 需解密字符串
	 * @return
	 */
	public static String decode(Mode mode, Padding padding,String key, String iv,String encodeContent) {
		try {
			//校验参数
			if(StringUtils.isBlank(encodeContent)) {
				return null;
			}
			SymmetricCrypto sm4 = new SM4(mode, padding, key.getBytes());
			if(mode.equals(Mode.CBC)) {
				sm4 = new SM4(mode, padding, key.getBytes(),iv.getBytes());
			}
			String decryptStr = sm4.decryptStr(encodeContent, CharsetUtil.CHARSET_UTF_8);
			return decryptStr;
		} catch (Exception e) {
			e.printStackTrace();
			logger.error("SM4解密失败");
		}
		return null;
	}

	// 在NoPadding模式下需要手动对齐16字节的倍数
	public static byte[] padding(String arg_text) {
		byte[] encrypt = arg_text.getBytes();

		if (encrypt.length % 16 != 0) {
			byte[] padded = new byte[encrypt.length + 16 - (encrypt.length % 16)];
			System.arraycopy(encrypt, 0, padded, 0, encrypt.length);
			encrypt = padded;
		}
		return encrypt;
	}

3、在代码中引入加密自己的内容。

Mode,Padding要加密和解密一样,自由选择。

### 大模型对齐微调DPO方法详解 #### DPO简介 直接偏好优化(Direct Preference Optimization, DPO)是一种用于改进大型语言模型行为的技术,该技术通过结合奖励模型训练和强化学习来提升训练效率与稳定性[^1]。 #### 实现机制 DPO的核心在于它能够依据人类反馈调整模型输出的概率分布。具体来说,当给定一对候选响应时,DPO试图使更受偏好的那个选项具有更高的生成概率。这种方法不仅简化了传统强化学习所需的复杂环境设置,而且显著增强了模型对于多样化指令的理解能力和执行精度[^2]。 #### PAI平台上的实践指南 为了便于开发者实施这一先进理念,在PAI-QuickStart框架下提供了详尽的操作手册。这份文档覆盖了从环境配置直至完成整个微调流程所需的一切细节,包括但不限于数据准备、参数设定以及性能评估等方面的内容。尤其值得注意的是,针对阿里云最新发布的开源LLM——Qwen2系列,文中给出了具体的实例说明,使得即使是初次接触此类工作的用户也能顺利上手。 ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, Trainer, TrainingArguments model_name_or_path = "qwen-model-name" tokenizer_name = model_name_or_path training_args = TrainingArguments( output_dir="./results", per_device_train_batch_size=8, num_train_epochs=3, ) trainer = Trainer( model_init=lambda: AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path), args=training_args, train_dataset=train_dataset, ) # 假设已经定义好了train_dataset trainer.train() ``` 这段代码片段展示了如何使用Hugging Face库加载预训练模型并对其进行微调的过程。虽然这里展示的例子并不完全对应于DPO的具体实现方式,但它提供了一个基础模板供进一步定制化开发之用[^3]。
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