Update tutorials for encryption model

tutorials/encrypt_model/README_CN.md

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+[English](README.md) | 中文
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+# 使用FastDeploy生成加密模型
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+本目录下提供`encrypt.py`快速完成ResNet50_vd的模型和参数文件加密
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+FastDeploy支持对称加密的方案，通过调用OpenSSL中的对称加密算法（AES）对模型进行加密并产生密钥
+
+## 加密
+```bash
+#下载加密示例代码
+git clone https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy.git
+cd  FastDeploy/tutorials/encrypt_model
+
+# 下载ResNet50_vd模型文件
+wget https://bj.bcebos.com/paddlehub/fastdeploy/ResNet50_vd_infer.tgz
+tar -xvf ResNet50_vd_infer.tgz
+
+python encrypt.py --model ResNet50_vd_infer
+```
+>> **注意** 加密完成后会生成ResNet50_vd_infer_encrypt文件夹，包含`__model__.encrypted`,`__params__.encrypted`,`encryption_key.txt`三个文件，其中`encryption_key.txt`包含加密后的秘钥，同时需要将原文件夹中的、`inference_cls.yaml`配置文件 拷贝至ResNet50_vd_infer_encrypt文件夹，以便后续部署使用
+
+### Python加密接口
+
+通过如下接口的设定，使用加密接口（解密）
+```python
+import fastdeploy as fd
+import os
+# when key is not given, key will be automatically generated.
+# otherwise, the file will be encrypted by specific key
+encrypted_model, key = fd.encryption.encrypt(model_file.read())
+encrypted_params, key= fd.encryption.encrypt(params_file.read(), key)
+```
+
+### FastDeploy 部署加密模型
+
+通过如下接口的设定，完成加密模型的推理
+```python
+import fastdeploy as fd
+option = fd.RuntimeOption()
+option.set_encryption_key(key)
+```
+
+```C++
+fastdeploy::RuntimeOption option;
+option.SetEncryptionKey(key)
+```
+>> **注意** RuntimeOption的更多详细信息，请参考[RuntimeOption Python文档](https://www.paddlepaddle.org.cn/fastdeploy-api-doc/python/html/runtime_option.html)，[RuntimeOption C++文档](https://www.paddlepaddle.org.cn/fastdeploy-api-doc/cpp/html/structfastdeploy_1_1RuntimeOption.html)