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本发明公开了一种基于水印及工作流控制的考试安全管理方法，包括设置标识试卷版权的版权水印方法、设置基于摘要的保护试卷防篡改的水印方法、设置用于防篡改的基于属性的水印方法、两种水印结合提高篡改判断性能的方法。本发明使用方便、安全性好，可以充分保证考试的安全进行。

本发明公开了一种基于神经网络的鲁棒数字水印嵌入、提取方法，具体为：步骤1：将水印图像输入至水印嵌入网络中的水印图像处理网络，将载体图像输入至水印嵌入网络中的载体图像处理网络，步骤2：对水印图像处理网络中第i层网络层的输出wi的大小进行调整；步骤3：将wi与载体图像处理网络中第i层网络层的输出ci级联，将级联后的结果输入至载体图像处理网络中第i+1层；步骤4：对载体图像处理网络最后一层的输出进行卷积操作，得到含密图像c*；将含密图像c*输入至提取网络，得到带有水印的图像w*。本发明不仅不可见性较好，而且能够有效抵抗多种常见的水印攻击，具有较好的鲁棒性。

本发明公开了一种基于Y‑Net的数字水印方法、装置及系统，将载体图像和水印图像输入到Y‑Net生成网络中，生成含水印图像；将含水印图像输入到经过预训练的压缩损失模拟网络中，得到模拟压缩含水印图像；采用经过预先训练的判别网络对模拟压缩含水印图像进行判别，得到判别结果；同时将模拟压缩含水印图像输入到提取网络中，得到重构的水印图像；根据根据所述含水印图像、重构水印图像以及判别网络结果计算整个水印网络的总损失函数，以最小化损失函数为目标优化水印网络，当损失下降并保持稳定时认为训练结束。其中，在训练过程中，判别网络、压缩损失模拟网络权重固定。较已有算法相比，本发明具有高水印容量、高隐蔽性、高安全性以及强鲁棒性。