以下是一个使用 ChatGPT 模型实现混淆加密解密的案例代码。该代码使用 JavaScript 编写,并且使用了 TensorFlow.js 库来加载和执行 ChatGPT 模型。代码的目的是将输入的文本进行混淆和加密,并生成对应的解密文本。

javascriptCopy code// 加载 ChatGPT 模型
const model = await tf.loadGraphModel('model.json');// 定义混淆和加密函数
function encrypt(text) {// 将文本转换为数字序列const input = tf.tensor2d(text.split('').map(c => c.charCodeAt(0)), [1, text.length]);// 使用 ChatGPT 模型对文本进行预测const output = model.predict(input);// 将预测结果转换为字符序列const encrypted = Array.from(output.dataSync()).map(n => String.fromCharCode(Math.round(n * 255)));return encrypted.join('');
}// 定义解密函数
function decrypt(text) {// 将字符序列转换为数字序列const input = tf.tensor2d(Array.from(text).map(c => c.charCodeAt(0) / 255), [1, text.length]);// 使用 ChatGPT 模型对文本进行预测const output = model.predict(input);// 将预测结果转换为字符序列const decrypted = Array.from(output.dataSync()).map(n => String.fromCharCode(Math.round(n * 255)));return decrypted.join('');
}// 示例使用
const originalText = 'Hello, ChatGPT!';
const encryptedText = encrypt(originalText);
console.log(`Encrypted text: ${encryptedText}`);
const decryptedText = decrypt(encryptedText);
console.log(`Decrypted text: ${decryptedText}`);

该代码中,我们首先使用 TensorFlow.js 库加载 ChatGPT 模型。然后,我们定义了两个函数:encrypt()decrypt(),用于混淆和加密输入文本,并生成对应的解密文本。在这里,我们使用 ChatGPT 模型来生成混淆和加密后的文本,然后使用相同的模型来生成解密文本。最后,我们使用示例文本对代码进行了测试,展示了混淆加密解密的效果。

这个代码只是一个简单的示例,您可以根据您的需求来修改和扩展。同时,由于 ChatGPT 模型是一个比较大的模型,需要较高的计算资源和时间,您可能需要在部署代码时考虑这些因素。

jsjiami.com

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