基于AE的ESC与CFB加解密算法,C++语言代码

基于自动编码器(Autoencoder, 简称AE)的加密和解密算法通常不是直接应用于ESC（恩尼格玛密码机）和CFB（Cipher Feedback模式）这样的传统密码学标准上。因为AE主要用于数据压缩、特征学习等机器学习任务，而不是用于高级加密。

不过，如果你想创建一个简单的基于AE的伪随机数生成器作为加密的一部分，例如用于密钥流生成，你可以利用AE的特性来构建。然而，这并不等同于ESC和CFB的实际加解密操作，因为AES（Advanced Encryption Standard）这样的对称加密算法才是现代加密应用的核心。

下面是一个简化的示例，展示了如何用C++创建一个简单的神经网络（基于AE的简单版本），但这并不是实际的加密算法：

#include <iostream>
#include "tensorflow/c/c_api.h" // 使用TensorFlow库

// 定义AE模型（简化）
class AutoEncoder {
public:
    void train(const std::vector<uint8_t>& data);
    std::vector<uint8_t> encrypt(const std::vector<uint8_t>& input);
    std::vector<uint8_t> decrypt(const std::vector<uint8_t>& encrypted);
private:
    TF_Graph* graph; // TensorFlow图结构
    TF_Session* session;
};

void AutoEncoder::train(const std::vector<uint8_t>& data) { ... }
std::vector<uint8_t> AutoEncoder::encrypt(const std::vector<uint8_t>& input) {
    tensorflow::Tensor inputTensor(tensorflow::DT_UINT8, {data.size()});
    // 将输入转换为Tensor并运行加密部分的计算
    auto output = runModel(inputTensor); // 虚拟函数，实际实现依赖于TensorFlow API
    return output.data();
}

std::vector<uint8_t> AutoEncoder::decrypt(const std::vector<uint8_t>& encrypted) {
    // 类似地，将加密后的数据转换回Tensor并运行解密计算
    auto decryptedOutput = runModel(encryptedTensor);
    return decryptedOutput.data();
}

// 这里假设runModel()内部处理了训练和加密/解密的实际步骤
std::vector<uint8_t> AutoEncoder::runModel(tensorflow::Tensor& input) {
    tensorflow::Status status;
    const auto& tensor = tensorflow::ExtractScalarFromTensor(input, &status);
    if (!status.ok()) {
        throw std::runtime_error("Failed to extract input for model");
    }

    // 在这里模拟加密/解密过程，实际上应使用TF会话执行神经网络运算
    // ...
    std::vector<uint8_t> result;
    // ... 解析返回的结果并将其存储到result中
    return result;
}

请注意，这个例子非常基础，并未涉及AES或其他专业的加密算法。真正的AES-CFB或ESC加密会在更复杂的上下文中使用，如libssl或相似的专业库。