Adversarial stylometry
অ্যাডভারসারিয়াল স্টাইলোমেট্রি হল লেখকের পরিচয় বা তাদের বৈশিষ্ট্যগুলি আবিষ্কার করার জন্য স্টাইলোমেট্রি-র সম্ভাবনা হ্রাস করার জন্য লেখার শৈলী পরিবর্তন করার অনুশীলন। এই কাজটি লেখকত্বের অস্পষ্টতা বা লেখকত্বের বেনামীকরণ নামেও পরিচিত। স্টাইলমেট্রি বেনামী লেখকদের মুখোশ উন্মোচন বা কোনও লেখকের অন্যান্য পরিচয়ের সাথে ছদ্মনাম যুক্ত করার ক্ষমতার ক্ষেত্রে একটি উল্লেখযোগ্য গোপনীয়তা চ্যালেঞ্জ তৈরি করে, যা উদাহরণস্বরূপ, হুইসেল ব্লোয়ার, কর্মী এবং প্রতারক এবং প্রতারকদের জন্য অসুবিধা তৈরি করে। মেশিন লার্নিং কৌশল এবং টেক্সট কর্পোরেশনের বিকাশের সাথে সাথে গোপনীয়তার ঝুঁকি বাড়বে বলে আশা করা হচ্ছে। সমস্ত প্রতিকূল স্টাইলমেট্রি উৎস পাঠ্যকে বিশ্বস্তভাবে প্যারাফ্রেস করার মূল ধারণাটি ভাগ করে নেয় যাতে অর্থ অপরিবর্তিত থাকে তবে শৈলীগত সংকেতগুলি অস্পষ্ট থাকে। এই ধরনের বিশ্বস্ত প্যারাফ্রেজ একটি স্টাইলোমেট্রিক ক্লাসিফায়ারের জন্য একটি প্রতিকূল উদাহরণ। এর জন্য বেশ কয়েকটি বিস্তৃত পদ্ধতির অস্তিত্ব রয়েছে, যার মধ্যে কিছু ওভারল্যাপ রয়েছেঃ অনুকরণ, অন্যের জন্য লেখকের নিজস্ব শৈলী প্রতিস্থাপন করা; অনুবাদ, এই আশায় যান্ত্রিক অনুবাদ প্রয়োগ করা যে এটি উৎস পাঠ্যে চরিত্রগত শৈলীকে সরিয়ে দেয়; এবং বিভ্রান্তি, ইচ্ছাকৃতভাবে কোনও পাঠ্যের শৈলীকে লেখকের নিজস্ব শৈলীর সাথে সাদৃশ্যপূর্ণ না করার জন্য পরিবর্তন করা। ম্যানুয়ালি অস্পষ্ট শৈলী সম্ভব, কিন্তু শ্রমসাধ্য; কিছু পরিস্থিতিতে, এটি পছন্দসই বা প্রয়োজনীয়। স্বয়ংক্রিয় টুলিং, হয় আধা-বা সম্পূর্ণ-স্বয়ংক্রিয়, একজন লেখককে সহায়তা করতে পারে। কিভাবে কাজটি সর্বোত্তমভাবে সম্পাদন করা যায় এবং এই ধরনের সরঞ্জামগুলির নকশা একটি উন্মুক্ত গবেষণা প্রশ্ন। যদিও কিছু পদ্ধতি নির্দিষ্ট স্টাইলোমেট্রিক বিশ্লেষণকে পরাজিত করতে সক্ষম বলে দেখানো হয়েছে, বিশেষত যেগুলি প্রতিকূলতার সম্ভাবনার জন্য দায়ী নয়, অজানা বিশ্লেষণের মুখে নিরাপত্তা প্রতিষ্ঠা করা একটি সমস্যা। প্যারাফ্রেজের বিশ্বস্ততা নিশ্চিত করা স্বয়ংক্রিয় সরঞ্জামগুলির জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ চ্যালেঞ্জ। প্রতিকূল স্টাইলমেট্রি অনুশীলন নিজেই সনাক্তযোগ্য কিনা তা অনিশ্চিত। কিছু গবেষণায় দেখা গেছে যে নির্দিষ্ট পদ্ধতিগুলি আউটপুট পাঠ্যে সংকেত তৈরি করে, তবে একজন স্টাইলোমেট্রিস্ট যিনি কোন পদ্ধতিগুলি ব্যবহার করা হয়েছে সে সম্পর্কে অনিশ্চিত, তিনি নির্ভরযোগ্যভাবে সেগুলি সনাক্ত করতে সক্ষম নাও হতে পারেন। ইতিহাস, প্রতিকূল স্টাইলমেট্রি-র একটি প্রাথমিক কাজ, যান্ত্রিক অনুবাদকে একটি সম্ভাবনা হিসাবে চিহ্নিত করেছে, তবে উল্লেখ করেছে যে সেই সময়ে উপলব্ধ অনুবাদকদের গুণমান গুরুতর চ্যালেঞ্জ উপস্থাপন করেছিল। এটি আরেকটি প্রাথমিক কাজ। প্রকৃত গ্রন্থে প্রতিকূল স্টাইলোমেট্রিক পদ্ধতির প্রথম মূল্যায়ন সম্পাদন করেন। বিশেষত স্টাইলোমেট্রিক পদ্ধতির মূল্যায়নের জন্য প্রতিকূলভাবে লিখিত গ্রন্থগুলির প্রথম কর্পাস চালু করা হয়েছিল; অন্যান্য কর্পোরার মধ্যে রয়েছে আন্তর্জাতিক অনুকরণ হেমিংওয়ে প্রতিযোগিতা, ফক্স ফকনার প্রতিযোগিতা এবং প্রতারণামূলক ব্লগ আ গে গার্ল ইন দামেস্ক। অনুপ্রেরণা থেকে জানা যায় যে, সংক্ষিপ্ত, অসম্পূর্ণ নথিগুলি (অর্থাৎ, বেনামী পোস্টগুলি) স্টাইলোমেট্রিক শনাক্তকরণের ঝুঁকিতে নেই, তবে ছদ্মনামের লেখকরা যারা হাজার হাজার শব্দের কর্পাস তৈরিতে প্রতিকূল স্টাইলোমেট্রি অনুশীলন করেননি তারা দুর্বল হতে পারেন। মিশ্র ফলাফল সহ 100,000 ব্লগ লেখকদের বড় আকারের ডিনোনোমাইজেশনের চেষ্টা করা হয়েছেঃ সনাক্তকরণগুলি সুযোগের তুলনায় উল্লেখযোগ্যভাবে ভাল ছিল, তবে কেবলমাত্র ব্লগ এবং লেখকের সাথে এক পঞ্চমাংশ সঠিকভাবে মিলেছিল; কর্পাসটিতে লেখকের লেখা পোস্টের সংখ্যার সাথে সনাক্তকরণের উন্নতি হয়েছে। এমনকি যদি কোনও লেখককে চিহ্নিত করা না যায়, তবুও তাদের কিছু বৈশিষ্ট্য স্টিলোমেট্রিকভাবে অনুমান করা যেতে পারে, অথবা স্টিলোমেট্রি সনাক্তকরণ সম্পূর্ণ করার জন্য অন্যান্য তথ্যের জন্য সম্ভাব্য লেখকদের নাম প্রকাশ না করার সেটকে যথেষ্ট সংকীর্ণ করতে পারে। লেখকের বৈশিষ্ট্যগুলি (যেমন, লিঙ্গ বা বয়স) সনাক্ত করা প্রায়শই একটি বড়, সম্ভবত উন্মুক্ত, প্রার্থীদের থেকে একজন লেখককে সনাক্ত করার চেয়ে সহজ। আধুনিক মেশিন লার্নিং কৌশলগুলি সনাক্তকরণের জন্য শক্তিশালী সরঞ্জাম সরবরাহ করে; কর্পোরা এবং গণনামূলক স্টাইলোমেট্রিক কৌশলগুলির আরও বিকাশ আরও গোপনীয়তার সমস্যা উত্থাপন করতে পারে। তিনি বলেন যে, স্টাইলমেট্রি-র অন্তর্নিহিত অনুমানের সাধারণ বৈধতা-যে লেখকদের অপরিবর্তনীয়, বিষয়বস্তু-স্বাধীন 'শৈলীর আঙুলের ছাপ' রয়েছে-অনিশ্চিত, তবে "ডিনোনিমাইজেশন আক্রমণ একটি প্রকৃত গোপনীয়তার উদ্বেগ"। যারা প্রতিকূল স্টাইলমেট্রি এবং শৈলীগত প্রতারণা অনুশীলনে আগ্রহী তাদের মধ্যে রয়েছে হুইসেল ব্লোয়াররা প্রতিশোধ এড়ানো; সাংবাদিক এবং কর্মী; জালিয়াতি এবং প্রতারণার অপরাধী; জাল পর্যালোচনার লেখক; সাহিত্যিক জালিয়াতি; অপরাধীরা তদন্তকারীদের কাছ থেকে তাদের পরিচয় ছদ্মবেশ ধারণ করে; এবং, সাধারণত, নাম প্রকাশ না করার বা ছদ্মনামের আকাঙ্ক্ষা সহ যে কেউ। লেখকদের পক্ষ থেকে কাজ করা লেখক বা প্রতিনিধিরাও লেখকের বৈশিষ্ট্যগুলির (যেমন, জাতি বা লিঙ্গ) শৈলীগত সূত্রগুলি সরিয়ে ফেলার চেষ্টা করতে পারেন যাতে সেই বৈশিষ্ট্যগুলির জ্ঞান বৈষম্যের জন্য ব্যবহার করা যায় না (যেমন, অ্যালগরিদমিক পক্ষপাতের মাধ্যমে)। প্রতিকূল স্টাইলমেট্রি-র আরেকটি সম্ভাব্য ব্যবহার হল স্বয়ংক্রিয়ভাবে উত্পন্ন পাঠ্যকে মানব-লেখক হিসাবে ছদ্মবেশ দেওয়া। পদ্ধতি অনুকরণের মাধ্যমে, লেখক তাদের শৈলীর সঙ্গে অন্য লেখকের শৈলীর মিল রেখে বিভ্রান্ত করার চেষ্টা করেন। একটি অসম্পূর্ণ অনুকরণ, যেখানে অনুকরণকৃত লেখকের পাশাপাশি সত্যিকারের লেখকের কিছু অনন্য বৈশিষ্ট্য প্রদর্শিত হয়, প্রতিকূল স্টাইলমেট্রি ব্যবহারের জন্য একটি সনাক্তযোগ্য সংকেত হতে পারে। স্টাইল ট্রান্সফার সিস্টেমের মাধ্যমে অনুকরণ স্বয়ংক্রিয়ভাবে সঞ্চালিত হতে পারে, যদিও এর জন্য সাধারণত সিস্টেমের কাছ থেকে শেখার জন্য লক্ষ্য শৈলীতে একটি বড় কর্পাস প্রয়োজন। আরেকটি পদ্ধতি হল অনুবাদ, যা চরিত্রগত শৈলী দূর করার জন্য একটি উৎস পাঠ্যের যান্ত্রিক অনুবাদ ব্যবহার করে, প্রায়শই একাধিক অনুবাদকের মাধ্যমে একটি বৃত্তাকার অনুবাদ তৈরি করে। এই ধরনের শৃঙ্খলিত অনুবাদ পাঠ্যগুলিকে উল্লেখযোগ্যভাবে পরিবর্তন করতে পারে, এমনকি বোধগম্যতার পর্যায়েও; উন্নত অনুবাদ সরঞ্জামগুলি এই ঝুঁকি হ্রাস করে। মূল অর্থ না হারিয়ে আরও সহজ-কাঠামোগত পাঠ্যগুলি মেশিন অনুবাদ করা সহজ হতে পারে। যান্ত্রিক অনুবাদ স্বয়ংক্রিয় শৈলী স্থানান্তরের মাধ্যমে অর্জিত সরাসরি শৈলীগত অনুকরণ বা অস্পষ্টতায় ঝাপসা হয়ে যায়, যা ইনপুট এবং আউটপুট হিসাবে একই ভাষা সহ "অনুবাদ" হিসাবে দেখা যেতে পারে। নিম্নমানের অনুবাদ সরঞ্জামগুলির সাহায্যে, একজন লেখককে শৈলীগত বৈশিষ্ট্যগুলি পুনরায় প্রবর্তনের ঝুঁকি এড়ানোর সময় প্রধান অনুবাদ ত্রুটিগুলি ম্যানুয়ালি সংশোধন করতে হতে পারে। দেখা গেছে যে গুগল অনুবাদ দ্বারা প্রবর্তিত স্থূল ত্রুটিগুলি বিরল ছিল, তবে বেশ কয়েকটি মধ্যবর্তী অনুবাদের ক্ষেত্রে আরও সাধারণ ছিল-তবে, মাঝে মাঝে সহজ বা সংক্ষিপ্ত বাক্য এবং উৎস পাঠ্যে ভুল বানানগুলি আউটপুটটিতে শব্দগতভাবে উপস্থিত হয়েছিল, সম্ভাব্যভাবে একটি সনাক্তকরণ সংকেত সরবরাহ করে। চেইন অনুবাদ একটি নথিতে তার প্রয়োগের বৈশিষ্ট্যগত চিহ্ন রেখে যেতে পারে, যা ব্যবহৃত মধ্যবর্তী ভাষাগুলির পুনর্গঠন এবং সম্পাদিত অনুবাদ পদক্ষেপের সংখ্যাকে অনুমতি দিতে পারে। বিভ্রান্তির সাথে ইচ্ছাকৃতভাবে কোনও পাঠ্যের শৈলী পরিবর্তন করা জড়িত যাতে অন্যান্য পাঠ্যের সাথে তার সাদৃশ্য কিছু মেট্রিক দ্বারা হ্রাস করা যায়; এটি লেখার সময় সচেতন পরিবর্তনের মাধ্যমে করা যেতে পারে, অথবা একটি সংশোধন প্রক্রিয়ার অংশ হিসাবে মেট্রিক থেকে প্রতিক্রিয়া লক্ষ্য করে একটি ইনপুট হিসাবে নির্ধারণ করা যেতে পারে যে কখন পাঠ্যটি যথেষ্ট পরিমাণে অস্পষ্ট করা হয়েছে। অনুবাদের বিপরীতে, জটিল গ্রন্থগুলি অর্থ পরিবর্তন না করে কার্যকর বিভ্রান্তির জন্য আরও বেশি সুযোগ দিতে পারে এবং একইভাবে আরও অনুমোদিত বৈচিত্র্য সহ ঘরানার আরও বিভ্রান্তির সুযোগ দেয়। যাইহোক, দীর্ঘ পাঠ্যগুলি সম্পূর্ণরূপে অস্পষ্ট করা কঠিন। লেখক যদি তাদের মূল শৈলী থেকে আলাদা একটি অভিনব লক্ষ্য শৈলী বিকাশ করেন তবে বিভ্রান্তি অনুকরণে মিশে যেতে পারে। মাস্কিং লেখকের বৈশিষ্ট্যের ক্ষেত্রে, বিভ্রান্তির লক্ষ্য হতে পারে অন্যান্য লেখকের শৈলীর একটি মিলন (অনুকরণকৃত বৈশিষ্ট্যের জন্য সংকেত যোগ করা) বা একটি ছেদ (সংকেত অপসারণ এবং স্বাভাবিককরণ) অর্জন করা। লেখকের নিজস্ব স্বকীয়তা এড়ানো এবং একটি "স্বাভাবিক" পাঠ্য তৈরি করা একটি সমালোচনামূলক বিভ্রান্তিকর পদক্ষেপঃ একজন লেখকের নির্দিষ্ট শব্দের বানান ভুল করার, নির্দিষ্ট রূপ ব্যবহার করার বা কোনও নথিকে চরিত্রগত উপায়ে বিন্যাস করার অনন্য প্রবণতা থাকতে পারে। স্টাইলমেট্রিক সংকেতগুলি কতটা সহজভাবে প্রতিকূলভাবে মুখোশ করা যেতে পারে তার মধ্যে পরিবর্তিত হয়; একজন লেখক সহজেই সচেতন পছন্দ দ্বারা তাদের শব্দভান্ডার পরিবর্তন করতে পারেন, তবে ব্যাকরণের প্যাটার্ন বা তাদের পাঠ্যে অক্ষরের ফ্রিকোয়েন্সি পরিবর্তন করা কঠিন হতে পারে, যদিও রিপোর্ট করুন যে অনুকরণ সাধারণত অস্পষ্টতার চেয়ে বেশি বৈশিষ্ট্যগুলি আড়াল করতে সফল হয়। স্বয়ংক্রিয় অস্পষ্টতার জন্য লেখকের দ্বারা লিখিত প্রচুর পরিমাণে প্রশিক্ষণের তথ্যের প্রয়োজন হতে পারে। প্রতিকূল শৈলীমিতির স্বয়ংক্রিয় বাস্তবায়নের ক্ষেত্রে, দুটি সম্ভাব্য বাস্তবায়ন হল প্যারাফ্রেসিংয়ের জন্য নিয়ম-ভিত্তিক ব্যবস্থা এবং এনকোডার-ডিকোডার স্থাপত্য, যেখানে পাঠ্যটি একটি মধ্যবর্তী বিন্যাসের মধ্য দিয়ে যায় যা শৈলী-নিরপেক্ষ হতে চায়। স্বয়ংক্রিয় পদ্ধতির আরেকটি বিভাগ হল একটি সনাক্তকরণ ব্যবস্থা থেকে প্রতিক্রিয়া আছে কি না। এই ধরনের প্রতিক্রিয়ার সাথে, লেখক মাস্কিংয়ের জন্য প্যারাফ্রেজগুলি খুঁজে পাওয়া একটি অনুসন্ধানমূলক অনুসন্ধান সমস্যা হিসাবে চিহ্নিত করা হয়েছে, পাঠ্যের রূপগুলি অন্বেষণ করা যতক্ষণ না ফলাফল শৈলীগতভাবে যথেষ্ট দূরে (বিভ্রান্তির ক্ষেত্রে) বা কাছাকাছি (অনুকরণের ক্ষেত্রে) হয়, যা তখন সেই সনাক্তকরণ ব্যবস্থার জন্য একটি প্রতিকূল উদাহরণ গঠন করে। মূল্যায়ন অনুশীলনে স্টাইলমেট্রিক বৈশিষ্ট্যগুলি কীভাবে সর্বোত্তমভাবে মুখোশ করা যায়, এবং কোন কাজগুলি ম্যানুয়ালি সম্পাদন করতে হবে, সরঞ্জামের সহায়তায় কী এবং সম্পূর্ণ স্বয়ংক্রিয়ভাবে কী, গবেষণার একটি উন্মুক্ত ক্ষেত্র, বিশেষত সীমিত সম্ভাব্য পরিবর্তনশীলতা সহ সংক্ষিপ্ত নথিতে। ম্যানুয়াল অ্যাডভারসারিয়াল স্টাইলোমেট্রি পছন্দ করা যেতে পারে বা এমনকি প্রয়োজনও হতে পারে যদি লেখক কাজের সাথে উপলব্ধ কম্পিউটারগুলিকে বিশ্বাস না করেন (উদাহরণস্বরূপ, একজন হুইসেল ব্লোয়ারের ক্ষেত্রেও হতে পারে)। সফ্টওয়্যার সরঞ্জামগুলির রক্ষণাবেক্ষণ প্রয়োজন; রিপোর্ট করুন যে সাধারণ ব্যবহারের জন্য উপযুক্ত কোনও রক্ষণাবেক্ষণ করা অস্পষ্ট সফ্টওয়্যার নেই। স্বয়ংক্রিয় বিভ্রান্তিতে ডিএস-প্যান এবং মিউট্যান্ট-এক্স-কে 2022 সালের অত্যাধুনিক হিসাবে চিহ্নিত করুন। ম্যানুয়াল স্টাইলিস্টিক মড্যুলেশন একটি উল্লেখযোগ্য প্রচেষ্টা, দুর্বল স্কেলিবিলিটি বৈশিষ্ট্য সহ; সরঞ্জাম সহায়তা বিভিন্ন মাত্রায় বোঝা কমাতে পারে। নির্ধারিত স্বয়ংক্রিয় পদ্ধতিগুলি প্রতিকূলভাবে প্রশিক্ষিত শ্রেণিবিন্যাসকারীর বিরুদ্ধে কার্যকারিতা হারাতে পারে, যেখানে শ্রেণীবিভাগের প্রশিক্ষণ সেটে স্টাইল ট্রান্সফার প্রোগ্রাম থেকে আউটপুট ব্যবহার করা হয়। প্রতিকূল স্টাইলমেট্রি পদ্ধতির মূল্যায়নে ব্যবহারের জন্য তিনটি মানদণ্ড দিনঃ নিরাপত্তা, যার অর্থ শৈলীগত বৈশিষ্ট্যগুলি নির্ভরযোগ্যভাবে বাদ দেওয়া হয়; দৃঢ়তা, যার অর্থ পাঠ্যের শব্দার্থিক বিষয়বস্তু অগ্রহণযোগ্যভাবে পরিবর্তিত হয় না; এবং সংবেদনশীল, যার অর্থ আউটপুটটি "সু-গঠিত এবং অস্পষ্ট"। খুব গভীরভাবে আপোষ করা সাধারণত একটি অগ্রহণযোগ্য ফলাফল, এবং বাস্তবে তিনজন একে অপরের বিরুদ্ধে বিনিময় করে। খুঁজে পাওয়া যায় যে স্বয়ংক্রিয়ভাবে সংবেদনশীলতার মূল্যায়ন করা, এবং বিশেষত আউটপুট গ্রহণযোগ্যভাবে ব্যাকরণগত এবং সুসংগঠিত কিনা তা কঠিন; শব্দের স্বয়ংক্রিয় মূল্যায়ন কিছুটা বেশি আশাব্যঞ্জক, তবে ম্যানুয়াল পর্যালোচনা সর্বোত্তম পদ্ধতি। সুরক্ষা একটি প্রতিকূল স্টাইলোমেট্রি পদ্ধতির একটি গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্য হওয়া সত্ত্বেও, এটি এখনও কার্যকরভাবে বিনিময় করা যেতে পারে যদি স্বীকৃত স্টাইলোমেট্রিক সনাক্তকরণ সম্ভাবনা অ-স্টাইলোমেট্রিক বিশ্লেষণের মাধ্যমে অন্যথায় সম্ভব হয়-উদাহরণস্বরূপ, ব্রিটেনে তাদের নিজস্ব লালন-পালন নিয়ে আলোচনা করা কোনও লেখক যদি স্টাইলোমেট্রি প্রকাশ করতে পারে যে তাদের পাঠ্যটি ব্রিটিশ ইংরেজির সাধারণ। বিভিন্ন পদ্ধতির নিরাপত্তা মূল্যায়ন করা জটিল যে কীভাবে সনাক্তকরণ-প্রতিরোধ মৌলিকভাবে বিবেচনাধীন সনাক্তকরণের পদ্ধতির উপর নির্ভর করে। অজানা বিশ্লেষণের প্রতি স্থিতিস্থাপক হওয়ার বৈশিষ্ট্যকে স্থানান্তরযোগ্যতা বলা হয়। লেখকদের জন্য চারটি ভিন্ন হুমকির মডেল চিহ্নিত করুন, তাদের পাঠ্য কীভাবে বিশ্লেষণ করা হবে এবং কোন প্রশিক্ষণ ডেটা ব্যবহার করা হবে সে সম্পর্কে তাদের জ্ঞানের সাথে পরিবর্তিত হয়ঃ দুর্বলতম বিশ্লেষক এবং শক্তিশালী লেখকের সাথে অনুসন্ধান অ্যাক্সেস, যিনি বিশ্লেষণের পদ্ধতি এবং প্রশিক্ষণ ডেটা উভয়ই জানেন; স্থাপত্য অ্যাক্সেস, যেখানে লেখক বিশ্লেষণ পদ্ধতি জানেন কিন্তু প্রশিক্ষণ ডেটা জানেন না; ডেটা অ্যাক্সেস, যেখানে লেখক প্রশিক্ষণ ডেটা জানেন কিন্তু বিশ্লেষণ পদ্ধতি জানেন না; এবং দুর্বলতম লেখক এবং শক্তিশালী বিশ্লেষকের সাথে সারোগেট অ্যাক্সেস, যেখানে লেখক বিশ্লেষণের পদ্ধতি বা প্রশিক্ষণ ডেটা জানেন না। উপরন্তু, যখন কোনও লেখক কোনও পদ্ধতি বেছে নেন, তখন তাদের অবশ্যই তাদের হুমকির মডেলের উপর নির্ভর করতে হবে এবং বিশ্বাস করতে হবে যে এটি বৈধ, এবং অবশিষ্ট শৈলীগত সংকেতগুলি সনাক্ত করতে সক্ষম অজানা বিশ্লেষণগুলি সম্পাদন করা যায় না বা করা হবে না, বা মাস্কিং সফলভাবে স্থানান্তরিত হয়; তবে, লেখক কীভাবে তাদের শৈলীকে আড়াল করার চেষ্টা করেছিলেন সে সম্পর্কে জ্ঞান সহ একজন স্টাইলমেটিস্ট পদ্ধতির কিছু দুর্বলতা কাজে লাগাতে এবং এটিকে অনিরাপদ করে তুলতে সক্ষম হতে পারেন। স্বয়ংক্রিয় পদ্ধতির বেশিরভাগ গবেষণা ধরে নিয়েছে যে লেখকের অনুসন্ধানের প্রবেশাধিকার রয়েছে, যা অন্যান্য সেটিংসে সাধারণীকরণ নাও করতে পারে। মাস্কিং পদ্ধতি যা অভ্যন্তরীণভাবে তার প্রতিপক্ষের জন্য একটি মডেল হিসাবে বিভিন্ন বিশ্লেষণের একটি সমষ্টি ব্যবহার করে অদৃশ্য বিশ্লেষণের বিরুদ্ধে আরও ভাল স্থানান্তর করতে পারে। একটি পুঙ্খানুপুঙ্খ সুস্থতা হ্রাস যোগাযোগের উদ্দেশ্যকে পরাজিত করে, যদিও মূল বার্তাটি সংরক্ষণ করা হলে কিছু মাত্রায় অর্থ পরিবর্তন সহনীয় হতে পারে; শুধুমাত্র পাঠ্য অন্তর্ভুক্তির প্রয়োজন বা স্বয়ংক্রিয় সংক্ষিপ্তকরণের অনুমতি দেওয়া সম্ভবত-সহনীয় উপায়ে কিছু অর্থ হারানোর অন্যান্য বিকল্প। রচনার সময় শৈলীগত বৈশিষ্ট্যগুলি সচেতনভাবে অপসারণের বিপরীতে, স্টাইলোমেট্রি পরাজিত করার জন্য একটি ইনপুট পাঠ্য পুনরায় লেখা পাঠ্যের অর্থ বজায় রাখার ক্ষেত্রে চ্যালেঞ্জ তৈরি করে। সম্পূর্ণ স্বয়ংক্রিয় পদ্ধতির গবেষণার জন্য অসুস্হতার সমস্যাকে "সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ চ্যালেঞ্জ" হিসাবে মূল্যায়ন করুন। সংবেদনশীলতার জন্য, যদি কোনও পাঠ্য এতটাই অব্যাকরণগত হয় যে এটি বোধগম্য নয় বা এতটাই অসম্পূর্ণ হয় যে এটি তার ঘরানার সাথে খাপ খাইয়ে নিতে পারে না তবে পদ্ধতিটি ব্যর্থ হয়েছে, তবে সেই বিন্দুতে কম আপস করা কার্যকর হতে পারে। যদি অস্পষ্টতা আংশিকভাবে হারিয়ে যায়, তবে সন্দেহ নিশ্চিত করতে বা আরও প্রমাণ সংগ্রহের জন্য আরও ব্যয়বহুল এবং কম পরিমাপযোগ্য বিশ্লেষণ (যেমন, ফরেনসিক ভাষাবিদদের সাথে পরামর্শ) করার সম্ভাবনা রয়েছে। সম্পূর্ণ অস্পষ্টতা ব্যর্থতার প্রভাব প্রতিকূল স্টাইলোমেট্রি সম্পাদনের প্রেরণার উপর নির্ভর করেঃ যে কেউ কেবল বেনামে থাকার চেষ্টা করছে (যেমন, একজন হুইসেল ব্লোয়ার), তার জন্য সনাক্তকরণ কোনও সমস্যা নাও হতে পারে; তবে, একটি সাহিত্যিক জালিয়াতির জন্য, সনাক্তকরণ বিপর্যয়কর হবে। অ্যাডভারসারিয়াল স্টাইলোমেট্রি এর অনুশীলনের প্রমাণ রেখে যেতে পারে, যা একটি অস্পষ্টতা ব্যর্থতা। ব্রেনান-গ্রিনস্ট্যাড কর্পাস-এ, গ্রন্থগুলি তাদের নিজস্ব একটি সাধারণ "শৈলী" ভাগ করে নিতে দেখা গেছে। যাইহোক, বিদ্যমান প্রমাণগুলি মূল্যায়ন করুন যে প্রতিকূল স্টাইলোমেট্রি সর্বদা সনাক্তযোগ্য প্রমাণ করার জন্য অপর্যাপ্ত, শুধুমাত্র সীমিত পদ্ধতি অধ্যয়ন করা হয়েছে। আউটপুট পাঠ্যের মসৃণতা উন্নত করা স্বয়ংক্রিয় সরঞ্জামগুলির সনাক্তকরণযোগ্যতা হ্রাস করতে পারে। প্রতিকূল লেখকত্বের সামগ্রিক সনাক্তকরণ পুঙ্খানুপুঙ্খভাবে অধ্যয়ন করা হয়নি; লেখকের দ্বারা ব্যবহার করার জন্য উপলব্ধ পদ্ধতিগুলি যদি স্টাইলোমেট্রিস্টের কাছে অজানা থাকে তবে এটি অসম্ভব হতে পারে। একটি প্রতিকূল পরিবেশে লেখক সনাক্তকরণ এবং যাচাইকরণের সমস্যাগুলি সরল বা সমবায় লেখকদের স্বীকৃতি দেওয়ার থেকে অনেক আলাদা। লেখকত্বকে আড়াল করার ইচ্ছাকৃত প্রচেষ্টাকে "স্টাইলোমেট্রিক শিল্পের বর্তমান অবস্থার জন্য সমস্যা" হিসাবে বর্ণনা করা হয়েছে এবং বলা হয়েছে যে, অ-বিরোধী লেখকদের সনাক্তকরণে স্টাইলোমেট্রি-র উচ্চ কার্যকারিতা সত্ত্বেও, প্রতিকূল পদ্ধতির ম্যানুয়াল প্রয়োগ এটিকে অবিশ্বস্ত করে তোলে। লক্ষ্য করুন যে স্বল্প-মাত্রিক স্টাইলোমেট্রিক মডেলগুলি যা অল্প সংখ্যক বৈশিষ্ট্যের উপর কাজ করে তা প্রতিকূল স্টাইলোমেট্রি কম প্রতিরোধী। গবেষণায় দেখা গেছে যে লেখকরা তাদের শৈলীকে কতটা ভালভাবে সংশোধন করতে সক্ষম তার মধ্যে পার্থক্য রয়েছে, কেউ কেউ প্রশিক্ষণ ছাড়াই সফলভাবে কাজটি সম্পাদন করতে সক্ষম। , এর একটি প্রতিলিপি এবং পুনরুত্পাদন, দেখেছে যে অনুকরণ, অনুবাদ এবং অস্পষ্টতা তিনটিই অর্থবহভাবে লেখকত্বের কৃতিত্বের কার্যকারিতা হ্রাস করেছে, ম্যানুয়াল অস্পষ্টতা ম্যানুয়াল অনুকরণ বা অনুবাদের তুলনায় কিছুটা বেশি কার্যকর, যা একে অপরের অনুরূপ সম্পাদন করে; মূল গবেষণায় দেখা গেছে যে অনুকরণ উচ্চতর ছিল। রিপোর্ট করা হয়েছে যে, এমনকি প্রতিকূল স্টাইলমেট্রি-র সহজ স্বয়ংক্রিয় পদ্ধতিগুলিও অত্যাধুনিক লেখকত্ব সনাক্তকরণ ব্যবস্থার জন্য বড় সমস্যা সৃষ্টি করেছিল, যদিও উল্লেখযোগ্য দৃঢ়তা এবং সংবেদনশীলতা ব্যয়ে। প্রতিকূল-সচেতন সনাক্তকরণ ব্যবস্থা প্রতিকূল স্টাইলোমেট্রি-র বিরুদ্ধে আরও ভাল কাজ করতে পারে যদি তারা জানে যে কোন সম্ভাব্য অস্পষ্টকরণ পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়েছিল, এমনকি যদি সনাক্তকারী কোন বেনামীকরণ পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়েছিল তা বিশ্লেষণে ভুল করে। আরও দেখুন অ্যাডভারসারিয়াল মেশিন লার্নিং ডি-আইডেন্টিফিকেশন ডিজিটাল ওয়াটারমার্কিং অনলাইন আইডেন্টিটি ম্যানেজমেন্ট অপারেশনাল সিকিউরিটি স্টেগানোগ্রাফি রেফারেন্স গ্রন্থপঞ্জি অধ্যয়নের গণনামূলক ক্ষেত্র গণনামূলক ভাষাবিজ্ঞান ডেটা বেনামীকরণ কৌশল ডিজিটাল মানবিক কাউন্টার-ফরেনসিক তথ্য গোপনীয়তা প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ পরিমাণগত ভাষাবিজ্ঞান ব্যক্তিগত সনাক্তকরণ শৈলীবিদ্যা