Adversarial stylometry
એડવર્સેરિયલ સ્ટાઈલોમેટ્રી એ લેખકની ઓળખ અથવા તેમની લાક્ષણિકતાઓ શોધવા માટે સ્ટાઈલોમેટ્રીની ક્ષમતાને ઘટાડવા માટે લેખન શૈલીમાં ફેરફાર કરવાની પ્રથા છે. આ કાર્યને લેખકત્વ અસ્પષ્ટતા અથવા લેખકત્વ અનામીકરણ તરીકે પણ ઓળખવામાં આવે છે. સ્ટાયલોમેટ્રી અનામી લેખકોને ખુલ્લા પાડવાની અથવા લેખકની અન્ય ઓળખ સાથે ઉપનામને જોડવાની તેની ક્ષમતામાં નોંધપાત્ર ગોપનીયતા પડકાર ઊભો કરે છે, જે, ઉદાહરણ તરીકે, વ્હિસલબ્લોઅર્સ, કાર્યકરો અને છેતરપિંડી કરનારાઓ અને છેતરપિંડી કરનારાઓ માટે મુશ્કેલીઓ ઊભી કરે છે. મશીન લર્નિંગ તકનીકો અને ટેક્સ્ટ કોર્પોરાના વિકાસ સાથે ગોપનીયતાનું જોખમ વધવાની અપેક્ષા છે. તમામ પ્રતિકૂળ શૈલીમાપક સ્રોત લખાણને વિશ્વાસુપણે ભાષાંતર કરવાના મુખ્ય વિચારને વહેંચે છે જેથી અર્થ બદલાયો ન હોય પરંતુ શૈલીયુક્ત સંકેતો અસ્પષ્ટ હોય. આવા વફાદાર ભાષાંતર શૈલીમાપી વર્ગીકરણ માટે પ્રતિકૂળ ઉદાહરણ છે. આના માટે કેટલાક વ્યાપક અભિગમો અસ્તિત્વમાં છે, જેમાં કેટલાક ઓવરલેપ છેઃ અનુકરણ, અન્યની માટે લેખકની પોતાની શૈલીને બદલવી; અનુવાદ, આ આશા સાથે મશીન અનુવાદ લાગુ કરવો કે આ સ્રોત લખાણમાં લાક્ષણિક શૈલીને દૂર કરે છે; અને અસ્પષ્ટતા, ઇરાદાપૂર્વક લખાણની શૈલીમાં ફેરફાર કરીને તેને લેખકની પોતાની શૈલી જેવી ન બનાવે. જાતે અસ્પષ્ટ શૈલી શક્ય છે, પરંતુ કપરું છે; કેટલાક સંજોગોમાં, તે પ્રાધાન્યક્ષમ અથવા જરૂરી છે. ઓટોમેટેડ ટૂલિંગ, અર્ધ-અથવા સંપૂર્ણ-સ્વચાલિત, લેખકને મદદ કરી શકે છે. કાર્યને શ્રેષ્ઠ રીતે કેવી રીતે કરવું અને આવા સાધનોની રચના એ એક ખુલ્લો સંશોધન પ્રશ્ન છે. જ્યારે કેટલાક અભિગમો ચોક્કસ સ્ટાઈલોમેટ્રિક વિશ્લેષણને હરાવવા માટે સક્ષમ હોવાનું દર્શાવવામાં આવ્યું છે, ખાસ કરીને જે પ્રતિકૂળતાની સંભવિતતા માટે જવાબદાર નથી, અજ્ઞાત વિશ્લેષણ સામે સલામતી સ્થાપિત કરવી એ એક મુદ્દો છે. ભાષાંતરની વફાદારીની ખાતરી કરવી એ સ્વચાલિત સાધનો માટે એક મહત્વપૂર્ણ પડકાર છે. તે અનિશ્ચિત છે કે પ્રતિકૂળ સ્ટાઈલોમેટ્રીની પ્રથા પોતે જ શોધી શકાય છે કે નહીં. કેટલાક અભ્યાસોમાં જાણવા મળ્યું છે કે ચોક્કસ પદ્ધતિઓ આઉટપુટ લખાણમાં સંકેતો ઉત્પન્ન કરે છે, પરંતુ એક સ્ટાઈલોમેટ્રીસ્ટ જે કઈ પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો હશે તે અંગે અનિશ્ચિત છે તે કદાચ તેમને વિશ્વસનીય રીતે શોધી શકશે નહીં. ઇતિહાસ, પ્રતિકૂળ શૈલીમિતિનું પ્રારંભિક કાર્ય, મશીન અનુવાદને શક્યતા તરીકે ઓળખે છે, પરંતુ નોંધ્યું છે કે તે સમયે ઉપલબ્ધ અનુવાદકોની ગુણવત્તાએ ગંભીર પડકારો રજૂ કર્યા હતા. તે અન્ય પ્રારંભિક કાર્ય છે. તેમણે વાસ્તવિક ગ્રંથો પર પ્રતિકૂળ શૈલીમાપી પદ્ધતિઓનું પ્રથમ મૂલ્યાંકન કર્યું હતું. ખાસ કરીને સ્ટાઈલોમેટ્રિક પદ્ધતિઓનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે પ્રતિકૂળ રીતે લખાયેલા ગ્રંથોનું પ્રથમ કોર્પસ રજૂ કરવામાં આવ્યું; અન્ય કોર્પોરામાં ઇન્ટરનેશનલ ઇમિટેશન હેમિંગ્વે કોમ્પિટિશન, ફોક્સ ફોકનર કોમ્પિટિશન અને હોક્સ બ્લોગ એ ગે ગર્લ ઇન દમાસ્કસ સામેલ છે. પ્રેરણાઓ સૂચવે છે કે ટૂંકા, અસંબદ્ધ દસ્તાવેજો (એટલે કે, અનામી પોસ્ટ્સ) સ્ટાઈલોમેટ્રિક ઓળખના જોખમમાં નથી, પરંતુ ઉપનામ લેખકો કે જેમણે હજારો શબ્દોના કોર્પસ ઉત્પન્ન કરવામાં પ્રતિકૂળ સ્ટાઈલોમેટ્રીનો અભ્યાસ કર્યો નથી તેઓ સંવેદનશીલ હોઈ શકે છે. મિશ્ર પરિણામો સાથે 100,000 બ્લોગ લેખકોના મોટા પાયે ઉપનામ બનાવવાનો પ્રયાસ કર્યોઃ ઓળખ તક કરતાં નોંધપાત્ર રીતે વધુ સારી હતી, પરંતુ માત્ર ચોક્કસપણે બ્લોગ અને લેખક સાથે પાંચમો સમય મેળ ખાતી હતી; કોર્પસમાં લેખક દ્વારા લખાયેલી પોસ્ટ્સની સંખ્યા સાથે ઓળખમાં સુધારો થયો. જો કોઈ લેખકની ઓળખ ન હોય તો પણ, તેમની કેટલીક લાક્ષણિકતાઓ હજુ પણ સ્ટાઈલોમેટ્રિક રીતે અનુમાન કરી શકાય છે, અથવા સ્ટાઈલોમેટ્રી સંભવિત લેખકોના અનામી સમૂહને સાંકડી કરી શકે છે જેથી અન્ય માહિતી ઓળખ પૂર્ણ કરી શકે. મોટા, સંભવતઃ ખુલ્લા, ઉમેદવારોના સમૂહમાંથી લેખકને ઓળખવા કરતાં લેખકની લાક્ષણિકતાઓ (દા. ત., લિંગ અથવા ઉંમર) શોધવાનું ઘણીવાર સરળ હોય છે. આધુનિક મશીન લર્નિંગ તકનીકો ઓળખ માટે શક્તિશાળી સાધનો પ્રદાન કરે છે; કોર્પોરા અને કોમ્પ્યુટેશનલ સ્ટાઈલોમેટ્રિક તકનીકોનો વધુ વિકાસ વધુ ગોપનીયતા મુદ્દાઓ ઉભા કરે તેવી શક્યતા છે. તેઓ કહે છે કે સ્ટાઈલોમેટ્રી અંતર્ગત પૂર્વધારણાની સામાન્ય માન્યતા-કે લેખકો પાસે અપરિવર્તનશીલ, સામગ્રી-સ્વતંત્ર 'શૈલીની આંગળીની છાપ' છે-તે અનિશ્ચિત છે, પરંતુ "ઉપનામનો હુમલો એ વાસ્તવિક ગોપનીયતાની ચિંતા છે". પ્રતિકૂળ સ્ટાઈલોમેટ્રી અને શૈલીયુક્ત છેતરપિંડીનો અભ્યાસ કરવામાં રસ ધરાવતા લોકોમાં વ્હિસલબ્લોઅર્સનો સમાવેશ થાય છે જે બદલો લેવાનું ટાળે છે; પત્રકારો અને કાર્યકરો; છેતરપિંડી અને છેતરપિંડીના ગુનેગારો; નકલી સમીક્ષાઓના લેખકો; સાહિત્યિક બનાવટીઓ; તપાસકર્તાઓ પાસેથી તેમની ઓળખ છૂપાવતા ગુનેગારો; અને, સામાન્ય રીતે, અનામી અથવા ઉપનામની ઇચ્છા ધરાવતી કોઈપણ વ્યક્તિ. લેખકો, અથવા લેખકો વતી કામ કરતા એજન્ટો, લેખકની લાક્ષણિકતાઓ (દા. ત., જાતિ અથવા લિંગ) માટે શૈલીયુક્ત સંકેતોને દૂર કરવાનો પ્રયાસ પણ કરી શકે છે જેથી તે લાક્ષણિકતાઓના જ્ઞાનનો ઉપયોગ ભેદભાવ માટે ન થઈ શકે (દા. ત., અલ્ગોરિધમિક પૂર્વગ્રહ દ્વારા). પ્રતિકૂળ સ્ટાઈલોમેટ્રી માટેનો બીજો સંભવિત ઉપયોગ માનવ-લેખક તરીકે આપમેળે પેદા થયેલ લખાણને છૂપાવવામાં છે. પદ્ધતિઓ અનુકરણ સાથે, લેખક તેમની શૈલીને અન્ય લેખકની શૈલી સાથે સરખાવીને સ્ટાઇલોમેટ્રીને ગેરમાર્ગે દોરવાનો પ્રયાસ કરે છે. એક અપૂર્ણ અનુકરણ, જ્યાં સાચા લેખકની કેટલીક અનન્ય લાક્ષણિકતાઓ અનુકરણ કરાયેલા લેખકની સાથે દેખાય છે, તે પ્રતિકૂળ શૈલીમાપીના ઉપયોગ માટે શોધી શકાય તેવું સંકેત હોઈ શકે છે. શૈલી સ્થાનાંતરણ પ્રણાલીઓ સાથે અનુકરણ આપમેળે કરી શકાય છે, જોકે આ માટે સામાન્ય રીતે પ્રણાલી પાસેથી શીખવા માટે લક્ષ્ય શૈલીમાં મોટા કોષની જરૂર પડે છે. બીજો અભિગમ અનુવાદ છે, જે લાક્ષણિક શૈલીને દૂર કરવા માટે સ્રોત લખાણના મશીન અનુવાદનો ઉપયોગ કરે છે, ઘણીવાર રાઉન્ડ-ટ્રીપ અનુવાદ બનાવવા માટે અનુક્રમમાં બહુવિધ અનુવાદકો દ્વારા. આવા સાંકળવાળા અનુવાદથી લખાણોમાં નોંધપાત્ર ફેરફાર થઈ શકે છે, અગમ્યતાના બિંદુ સુધી પણ; સુધારેલા અનુવાદ સાધનો આ જોખમને ઘટાડે છે. વધુ સરળ-સંરચિત લખાણોનો મૂળ અર્થ ગુમાવ્યા વિના મશીન અનુવાદ કરવો સરળ બની શકે છે. મશીન અનુવાદ સીધી શૈલીયુક્ત નકલ અથવા સ્વચાલિત શૈલી સ્થાનાંતરણ દ્વારા પ્રાપ્ત અસ્પષ્ટતામાં ઝાંખો પડે છે, જેને ઇનપુટ અને આઉટપુટ જેવી જ ભાષા સાથે "અનુવાદ" તરીકે જોઈ શકાય છે. ઓછી ગુણવત્તાવાળા અનુવાદ સાધનો સાથે, લેખકને શૈલીયુક્ત લાક્ષણિકતાઓને ફરીથી રજૂ કરવાના જોખમને ટાળીને મુખ્ય અનુવાદ ભૂલોને જાતે સુધારવાની જરૂર પડી શકે છે. એવું જાણવા મળ્યું કે ગૂગલ ટ્રાન્સલેટ દ્વારા રજૂ કરવામાં આવેલી કુલ ભૂલો દુર્લભ હતી, પરંતુ કેટલાક મધ્યવર્તી અનુવાદોમાં વધુ સામાન્ય હતી-જો કે, પ્રસંગોપાત સરળ અથવા ટૂંકા વાક્યો અને સ્રોત લખાણમાં ખોટી જોડણી આઉટપુટમાં શબ્દશઃ દેખાતી હતી, જે સંભવિત રૂપે ઓળખ સંકેત પૂરો પાડે છે. સાંકળ અનુવાદ દસ્તાવેજમાં તેના ઉપયોગની લાક્ષણિક નિશાનીઓ છોડી શકે છે, જે ઉપયોગમાં લેવાતી મધ્યવર્તી ભાષાઓના પુનર્નિર્માણ અને અનુવાદના પગલાંઓની સંખ્યાને મંજૂરી આપી શકે છે. અસ્પષ્ટતામાં અમુક મેટ્રિક દ્વારા અન્ય ગ્રંથો સાથે તેની સમાનતાને ઘટાડવા માટે લખાણની શૈલીને ઇરાદાપૂર્વક બદલવાનો સમાવેશ થાય છે; આ લખતી વખતે સભાન ફેરફાર દ્વારા અથવા પુનરાવર્તન પ્રક્રિયાના ભાગ રૂપે કરી શકાય છે, જેમાં મેટ્રિકના પ્રતિસાદને ઇનપુટ તરીકે લક્ષિત કરવામાં આવે છે જેથી તે નક્કી કરી શકાય કે લખાણ ક્યારે પૂરતા પ્રમાણમાં અસ્પષ્ટ કરવામાં આવ્યું છે. અનુવાદથી વિપરીત, જટિલ ગ્રંથો અર્થમાં ફેરફાર કર્યા વિના અસરકારક અસ્પષ્ટતા માટે વધુ તકો પ્રદાન કરી શકે છે, અને તેવી જ રીતે વધુ સ્વીકાર્ય વિવિધતા ધરાવતી શૈલીઓ વધુ અસ્પષ્ટતાને મંજૂરી આપે છે. જો કે, લાંબા લખાણોને સંપૂર્ણ રીતે અસ્પષ્ટ કરવું મુશ્કેલ છે. જો લેખક તેમની મૂળ શૈલીથી અલગ નવીન લક્ષ્ય શૈલી વિકસાવે તો મૂંઝવણ અનુકરણમાં ભળી શકે છે. માસ્કિંગ લેખકની લાક્ષણિકતાઓના સંદર્ભમાં, અસ્પષ્ટતા અન્ય લેખકોની શૈલીઓનું જોડાણ (અનુકરણ લાક્ષણિકતાઓ માટે સંકેતો ઉમેરવા) અથવા આંતરછેદ (સંકેતોને દૂર કરવા અને સામાન્ય બનાવવું) પ્રાપ્ત કરવાનું લક્ષ્ય રાખી શકે છે. લેખકની પોતાની વિશિષ્ટતાઓને ટાળવી અને "સામાન્યીકૃત" લખાણ તૈયાર કરવું એ એક જટિલ અસ્પષ્ટ પગલું છેઃ લેખકમાં ચોક્કસ શબ્દોની ખોટી જોડણી, ચોક્કસ પ્રકારોનો ઉપયોગ અથવા દસ્તાવેજને લાક્ષણિક રીતે ફોર્મેટ કરવાની અનન્ય વૃત્તિ હોઈ શકે છે. સ્ટાઇલોમેટ્રિક સંકેતો કેવી રીતે સરળતાથી પ્રતિકૂળ રીતે ઢાંકેલા હોઈ શકે છે તેમાં બદલાય છે; એક લેખક સભાન પસંદગી દ્વારા સરળતાથી તેમના શબ્દભંડોળને બદલી શકે છે, પરંતુ વ્યાકરણની પેટર્ન અથવા તેમના લખાણમાં અક્ષરની આવર્તનમાં ફેરફાર કરવો મુશ્કેલ હોઈ શકે છે, જો કે અહેવાલ આપે છે કે અનુકરણ સામાન્ય રીતે અસ્પષ્ટતા કરતાં વધુ લાક્ષણિકતાઓને ઢાંકવામાં સફળ થાય છે. સ્વચાલિત અસ્પષ્ટતા માટે લેખક દ્વારા લખાયેલી મોટી માત્રામાં તાલીમ માહિતીની જરૂર પડી શકે છે. પ્રતિકૂળ સ્ટાઈલોમેટ્રીના સ્વચાલિત અમલીકરણના સંદર્ભમાં, બે સંભવિત અમલીકરણ પેરાફ્રેઝિંગ માટે નિયમ-આધારિત પ્રણાલીઓ છે; અને એન્કોડર-ડીકોડર આર્કિટેક્ચર, જ્યાં લખાણ મધ્યવર્તી સ્વરૂપમાંથી પસાર થાય છે જે (હેતુપૂર્વક) શૈલી-તટસ્થ હોય છે. સ્વચાલિત પદ્ધતિઓમાં બીજો વિભાગ એ છે કે ઓળખ પ્રણાલીમાંથી પ્રતિસાદ મળે છે કે નહીં. આવા પ્રતિસાદ સાથે, લેખક માસ્કિંગ માટે પેરાફ્રેઝ શોધવાનું એક સંશોધનાત્મક શોધ સમસ્યા તરીકે દર્શાવવામાં આવ્યું છે, જ્યાં સુધી પરિણામ શૈલીગત રીતે પૂરતા પ્રમાણમાં દૂર (અસ્પષ્ટતાના કિસ્સામાં) અથવા નજીક (અનુકરણના કિસ્સામાં) ન હોય ત્યાં સુધી લખાણના પ્રકારોનું અન્વેષણ કરે છે, જે પછી તે ઓળખ પ્રણાલી માટે પ્રતિકૂળ ઉદાહરણ બનાવે છે. મૂલ્યાંકન વ્યવહારમાં સ્ટાઈલોમેટ્રિક લાક્ષણિકતાઓને કેવી રીતે શ્રેષ્ઠ રીતે ઢાંકવી, અને કયા કાર્યો જાતે કરવા, સાધન સહાય સાથે શું અને સંપૂર્ણપણે આપમેળે શું કરવું, તે સંશોધનનું ખુલ્લું ક્ષેત્ર છે, ખાસ કરીને મર્યાદિત સંભવિત પરિવર્તનશીલતા ધરાવતા ટૂંકા દસ્તાવેજોમાં. જો લેખક કાર્ય સાથે ઉપલબ્ધ કમ્પ્યુટર્સ પર વિશ્વાસ ન કરે તો મેન્યુઅલ એડવર્સરીયલ સ્ટાઈલોમેટ્રીને પસંદ કરી શકાય છે અથવા તો જરૂરી પણ હોઈ શકે છે (ઉદાહરણ તરીકે, વ્હિસલબ્લોઅર માટે કેસ હોઈ શકે છે). સોફ્ટવેર સાધનોને જાળવણીની જરૂર છે; અહેવાલ આપો કે સામાન્ય ઉપયોગ માટે યોગ્ય કોઈ જાળવણી કરાયેલ અસ્પષ્ટ સોફ્ટવેર નથી. સ્વચાલિત અસ્પષ્ટતામાં ડીએસ-પેન અને મ્યુટન્ટ-એક્સને 2022ની અદ્યતન સ્થિતિ તરીકે ઓળખો. મેન્યુઅલ સ્ટાઇલિસ્ટિક મોડ્યુલેશન એ નોંધપાત્ર પ્રયાસ છે, જેમાં નબળા માપનીયતા ગુણધર્મો છે; સાધન સહાય ભારને વિવિધ ડિગ્રી સુધી ઘટાડી શકે છે. નિર્ધારિત સ્વચાલિત પદ્ધતિઓ પ્રતિકૂળ રીતે પ્રશિક્ષિત વર્ગીકરણ સામે અસરકારકતા ગુમાવી શકે છે, જ્યાં વર્ગીકરણના તાલીમ સમૂહમાં શૈલી સ્થાનાંતરણ કાર્યક્રમમાંથી આઉટપુટનો ઉપયોગ થાય છે. પ્રતિકૂળ સ્ટાઈલોમેટ્રી પદ્ધતિઓના મૂલ્યાંકનમાં ઉપયોગ માટે ત્રણ માપદંડ આપોઃ સલામતી, એટલે કે શૈલીયુક્ત લાક્ષણિકતાઓ વિશ્વસનીય રીતે દૂર કરવામાં આવે છે; સ્વસ્થતા, એટલે કે લખાણની સિમેન્ટીક સામગ્રી અસ્વીકાર્ય રીતે બદલાયેલી નથી; અને સમજદાર, એટલે કે આઉટપુટ "સારી રીતે રચાયેલ અને અપ્રગટ" છે. ખૂબ ઊંડાણપૂર્વક સમાધાન કરવું એ સામાન્ય રીતે અસ્વીકાર્ય પરિણામ છે, અને વ્યવહારમાં ત્રણેય એકબીજા સામે વેપાર કરે છે. તે શોધો કે આપમેળે સંવેદનશીલતાનું મૂલ્યાંકન કરવું, અને ખાસ કરીને આઉટપુટ સ્વીકાર્ય વ્યાકરણ અને સારી રીતે રચાયેલું છે કે કેમ તે મુશ્કેલ છે; ધ્વનિનું સ્વચાલિત મૂલ્યાંકન કંઈક અંશે વધુ આશાસ્પદ છે, પરંતુ જાતે સમીક્ષા એ શ્રેષ્ઠ પદ્ધતિ છે. સલામતી એ પ્રતિકૂળ સ્ટાઈલોમેટ્રી પદ્ધતિનો એક મહત્વપૂર્ણ ગુણધર્મ હોવા છતાં, જો સ્વીકૃત સ્ટાઈલોમેટ્રિક ઓળખની ક્ષમતા બિન-સ્ટાઈલોમેટ્રિક વિશ્લેષણ દ્વારા અન્યથા શક્ય હોય તો તેનો હજુ પણ ઉપયોગી રીતે વેપાર થઈ શકે છે-ઉદાહરણ તરીકે, બ્રિટનમાં તેમના પોતાના ઉછેરની ચર્ચા કરનાર લેખક જો સ્ટાઈલોમેટ્રી જાહેર કરી શકે કે તેમનું લખાણ બ્રિટિશ અંગ્રેજીની લાક્ષણિકતા છે તેની કાળજી લેવાની શક્યતા નથી. ઓળખ-પ્રતિકાર મૂળભૂત રીતે વિચારણા હેઠળની ઓળખની પદ્ધતિઓ પર કેવી રીતે આધાર રાખે છે તેના આધારે વિવિધ અભિગમોની સલામતીનું મૂલ્યાંકન કરવું જટિલ છે. અજ્ઞાત વિશ્લેષણ માટે સ્થિતિસ્થાપક રહેવાના ગુણધર્મને હસ્તાંતરણીયતા કહેવામાં આવે છે. લેખકો માટે ચાર અલગ અલગ જોખમી નમૂનાઓ ઓળખો, જે તેમના લખાણનું વિશ્લેષણ કેવી રીતે કરવામાં આવશે અને કયા તાલીમ ડેટાનો ઉપયોગ કરવામાં આવશે તેના જ્ઞાન સાથે બદલાય છેઃ સૌથી નબળા વિશ્લેષક અને સૌથી મજબૂત લેખક સાથે ક્વેરી એક્સેસ, જે વિશ્લેષણની પદ્ધતિઓ અને તાલીમ ડેટા બંને જાણે છે; આર્કિટેક્ચર એક્સેસ, જ્યાં લેખક વિશ્લેષણ પદ્ધતિઓ જાણે છે પરંતુ તાલીમ ડેટા નહીં; ડેટા એક્સેસ, જ્યાં લેખક તાલીમ ડેટા જાણે છે પરંતુ વિશ્લેષણ પદ્ધતિઓ નહીં; અને સરોગેટ એક્સેસ, સૌથી નબળા લેખક અને સૌથી મજબૂત વિશ્લેષક સાથે, જ્યાં લેખક વિશ્લેષણની પદ્ધતિઓ કે તાલીમ ડેટાને જાણતો નથી. વધુમાં, જ્યારે કોઈ લેખક કોઈ પદ્ધતિ પસંદ કરે છે, ત્યારે તેમણે તેમના ધમકીના નમૂના પર આધાર રાખવો જોઈએ અને વિશ્વાસ રાખવો જોઈએ કે તે માન્ય છે, અને તે અજ્ઞાત વિશ્લેષણ કે જે બાકીના શૈલીયુક્ત સંકેતોને શોધી શકે છે તે કરી શકાતા નથી અથવા કરવામાં આવશે નહીં, અથવા માસ્કિંગ સફળતાપૂર્વક સ્થાનાંતરિત થાય છે; લેખકએ તેમની શૈલીને કેવી રીતે છુપાવવાનો પ્રયાસ કર્યો તેનું જ્ઞાન ધરાવતો સ્ટાઈલોમેટિસ્ટ, જોકે, પદ્ધતિમાં કેટલીક નબળાઈનો ઉપયોગ કરી શકે છે અને તેને અસુરક્ષિત બનાવી શકે છે. સ્વચાલિત પદ્ધતિઓમાં મોટાભાગના સંશોધનોએ ધાર્યું છે કે લેખક પાસે ક્વેરી ઍક્સેસ છે, જે અન્ય સેટિંગ્સમાં સામાન્ય નથી. માસ્કિંગ પદ્ધતિઓ કે જે આંતરિક રીતે તેના વિરોધી માટે એક મોડેલ તરીકે વિવિધ વિશ્લેષણના સમૂહનો ઉપયોગ કરે છે તે અદ્રશ્ય વિશ્લેષણ સામે વધુ સારી રીતે સ્થાનાંતરિત થઈ શકે છે. સંપૂર્ણ સ્વસ્થતાની ખોટ સંદેશાવ્યવહારના હેતુને હરાવે છે, જો કે મુખ્ય સંદેશ સાચવવામાં આવે તો અમુક અંશે અર્થમાં ફેરફાર સહન કરી શકાય છે; માત્ર લખાણની જરૂર પડે છે અથવા સ્વયંસંચાલિત સારાંશને મંજૂરી આપવી એ સંભવિત-સહનશીલ રીતે કેટલાક અર્થ ગુમાવવા માટેના અન્ય વિકલ્પો છે. રચના દરમિયાન શૈલીયુક્ત લાક્ષણિકતાઓને સભાનપણે દૂર કરવાના વિરોધમાં, શૈલીમાપકને હરાવવા માટે ઇનપુટ લખાણને ફરીથી લખવું, લખાણના અર્થને જાળવી રાખવામાં પડકારો ઉભા કરે છે. સંપૂર્ણ સ્વચાલિત અભિગમોમાં સંશોધન માટે અસ્વસ્થતાની સમસ્યાને "સૌથી મહત્વપૂર્ણ પડકાર" તરીકે મૂલ્યાંકન કરો. સંવેદનશીલતા માટે, જો કોઈ લખાણ એટલું અવ્યાકરણીય છે કે તે અગમ્ય છે અથવા એટલું ખરાબ રીતે રચાયેલું છે કે તે તેની શૈલીમાં બંધબેસતું નથી, તો પદ્ધતિ નિષ્ફળ ગઈ છે, પરંતુ તે બિંદુથી ઓછું સમાધાન ઉપયોગી થઈ શકે છે. જો અસ્પષ્ટતા આંશિક રીતે ખોવાઈ જાય, તો શંકાની પુષ્ટિ કરવા અથવા વધુ પુરાવા એકત્રિત કરવા માટે વધુ ખર્ચાળ અને ઓછા માપનીય વિશ્લેષણ (દા. ત., ફોરેન્સિક ભાષાશાસ્ત્રીની સલાહ) કરવામાં આવે તેવી શક્યતા છે. સંપૂર્ણ અસ્પષ્ટતા નિષ્ફળતાની અસર પ્રતિકૂળ શૈલીમાપન કરવાની પ્રેરણા પર આધાર રાખીને બદલાય છેઃ કોઈ વ્યક્તિ માટે ફક્ત અનામી રહેવાનો પ્રયાસ કરવો (દા. ત., વ્હિસલબ્લોઅર), શોધ એક મુદ્દો ન હોઈ શકે; સાહિત્યિક બનાવટી માટે, જોકે, શોધ વિનાશક હશે. પ્રતિકૂળ સ્ટાઈલોમેટ્રી તેની પ્રથાના પુરાવા છોડી શકે છે, જે એક અસ્પષ્ટતા નિષ્ફળતા છે. બ્રેનન-ગ્રીનસ્ટેડ કોર્પસમાં, ગ્રંથો તેમની પોતાની એક સામાન્ય "શૈલી" શેર કરતા જોવા મળ્યા છે. જો કે, માત્ર મર્યાદિત પદ્ધતિઓનો અભ્યાસ કરવામાં આવ્યો હોવા સાથે, પ્રતિકૂળ સ્ટાઈલોમેટ્રી હંમેશા શોધી શકાય તેવું છે તે સાબિત કરવા માટે હાલના પુરાવાઓને અપૂરતા તરીકે મૂલ્યાંકન કરો. આઉટપુટ લખાણની સરળતામાં સુધારો કરવાથી સ્વચાલિત સાધનોની શોધક્ષમતામાં ઘટાડો થઈ શકે છે. પ્રતિકૂળ લેખકત્વની એકંદર શોધક્ષમતાનો સંપૂર્ણ અભ્યાસ કરવામાં આવ્યો નથી; જો લેખક દ્વારા ઉપયોગમાં લેવા માટે ઉપલબ્ધ પદ્ધતિઓ સ્ટાઈલોમેટ્રિસ્ટ માટે અજાણ હોય, તો તે અશક્ય હોઈ શકે છે. પ્રતિકૂળ સેટિંગમાં લેખકની ઓળખ અને ચકાસણીની સમસ્યાઓ નિષ્કપટ અથવા સહકારી લેખકોને ઓળખવાથી ઘણી અલગ છે. લેખકત્વને છુપાવવાના ઇરાદાપૂર્વકના પ્રયાસોને "સ્ટાઈલોમેટ્રિક કલાની વર્તમાન સ્થિતિ માટેની સમસ્યા" તરીકે વર્ણવવામાં આવે છે, અને જણાવે છે કે, બિન-પ્રતિકૂળ લેખકોને ઓળખવામાં સ્ટાઈલોમેટ્રીનું ઉચ્ચ પ્રદર્શન હોવા છતાં, પ્રતિકૂળ પદ્ધતિઓનો જાતે ઉપયોગ તેને અવિશ્વસનીય બનાવે છે. અવલોકન કરો કે ઓછી-પરિમાણીય સ્ટાઈલોમેટ્રિક મોડેલો કે જે ઓછી સંખ્યામાં સુવિધાઓ પર કામ કરે છે તે પ્રતિકૂળ સ્ટાઈલોમેટ્રી માટે ઓછા પ્રતિરોધક છે. સંશોધનમાં જાણવા મળ્યું છે કે લેખકો તેમની શૈલીમાં કેટલી સારી રીતે ફેરફાર કરી શકે છે તેમાં તફાવત છે, કેટલાક તાલીમ વિના પણ સફળતાપૂર્વક કાર્ય કરવા માટે સક્ષમ છે. , ની પ્રતિકૃતિ અને પુનઃઉત્પાદન, એવું જાણવા મળ્યું છે કે અનુકરણ, અનુવાદ અને અસ્પષ્ટતા ત્રણેયએ લેખકત્વ એટ્રિબ્યુશનની અસરકારકતામાં અર્થપૂર્ણ ઘટાડો કર્યો છે, જેમાં મેન્યુઅલ અસ્પષ્ટતા મેન્યુઅલ અનુકરણ અથવા અનુવાદ કરતાં કંઈક વધુ અસરકારક છે, જે એકબીજા સાથે સમાન રીતે પ્રદર્શન કરે છે; મૂળ અભ્યાસમાં જાણવા મળ્યું છે કે અનુકરણ શ્રેષ્ઠ હતું. અહેવાલ આપ્યો હતો કે પ્રતિકૂળ સ્ટાઈલોમેટ્રીની સરળ સ્વચાલિત પદ્ધતિઓ પણ અદ્યતન લેખકત્વ ઓળખ પ્રણાલીઓ માટે મોટી મુશ્કેલીઓનું કારણ બની હતી, જોકે તેમાં નોંધપાત્ર મજબૂતી અને સંવેદનશીલતા ખર્ચ થાય છે. પ્રતિકૂળ-જાગૃત ઓળખ પ્રણાલીઓ પ્રતિકૂળ સ્ટાઈલોમેટ્રી સામે વધુ સારું પ્રદર્શન કરી શકે છે, જો કે તેઓ જાણે છે કે કઈ સંભવિત અસ્પષ્ટતા પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો હતો, પછી ભલે ઓળખકર્તા કઈ અનામીકરણ પદ્ધતિનો ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો તેનું વિશ્લેષણ કરવામાં ભૂલો કરે. એડવર્સેરિયલ મશીન લર્નિંગ ડી-આઇડેન્ટિફિકેશન ડિજિટલ વોટરમાર્કિંગ ઓનલાઇન આઇડેન્ટિટી મેનેજમેન્ટ ઓપરેશનલ સિક્યુરિટી સ્ટેગનોગ્રાફી સંદર્ભો ગ્રંથસૂચિ અભ્યાસના કોમ્પ્યુટેશનલ ક્ષેત્રો કોમ્પ્યુટેશનલ ભાષાશાસ્ત્ર ડેટા અનામીકરણ તકનીકો ડિજિટલ માનવતા કાઉન્ટર-ફોરેન્સિક્સ માહિતી ગોપનીયતા કુદરતી ભાષા પ્રક્રિયા માત્રાત્મક ભાષાશાસ્ત્ર વ્યક્તિગત ઓળખ શૈલીશાસ્ત્ર