Adversarial stylometry
एडवर्सेरियल स्टाइलोमेट्री लेखक की पहचान या उनकी विशेषताओं की खोज करने के लिए स्टाइलोमेट्री की क्षमता को कम करने के लिए लेखन शैली को बदलने का अभ्यास है। इस कार्य को लेखकत्व अस्पष्टता या लेखकत्व अनामकरण के रूप में भी जाना जाता है। स्टाइलोमेट्री अनाम लेखकों को बेनकाब करने या छद्म नामों को किसी लेखक की अन्य पहचान से जोड़ने की अपनी क्षमता में एक महत्वपूर्ण गोपनीयता चुनौती पेश करती है, जो, उदाहरण के लिए, व्हिसलब्लोअर, कार्यकर्ताओं और धोखेबाजों और धोखेबाजों के लिए कठिनाइयाँ पैदा करती है। मशीन लर्निंग तकनीकों और टेक्स्ट कॉर्पोरा के विकास के साथ गोपनीयता का जोखिम बढ़ने की उम्मीद है। सभी प्रतिकूल शैलीमापी स्रोत पाठ को ईमानदारी से व्याख्या करने के मूल विचार को साझा करती है ताकि अर्थ अपरिवर्तित रहे लेकिन शैलीगत संकेत अस्पष्ट रहें। इस तरह का एक वफादार व्याख्या एक स्टाइलोमेट्रिक वर्गीकरण के लिए एक प्रतिकूल उदाहरण है। इसके लिए कई व्यापक दृष्टिकोण मौजूद हैं, जिनमें से कुछ ओवरलैप हैंः नकल, दूसरे के लिए लेखक की अपनी शैली को प्रतिस्थापित करना; अनुवाद, इस उम्मीद के साथ मशीन अनुवाद को लागू करना कि यह स्रोत पाठ में विशिष्ट शैली को समाप्त कर देता है; और अस्पष्टता, जानबूझकर एक पाठ की शैली को संशोधित करना ताकि यह लेखक की अपनी शैली से मिलता-जुलता न हो। मैन्युअल रूप से अस्पष्ट शैली संभव है, लेकिन श्रमसाध्य है; कुछ परिस्थितियों में, यह बेहतर या आवश्यक है। स्वचालित उपकरण, या तो अर्ध-या पूरी तरह से स्वचालित, एक लेखक की सहायता कर सकता है। इस कार्य को सर्वश्रेष्ठ तरीके से कैसे निष्पादित किया जाए और इस तरह के उपकरणों की रचना एक खुला शोध प्रश्न है। जबकि कुछ दृष्टिकोण विशेष रूपात्मक विश्लेषणों को हराने में सक्षम होने के लिए दिखाए गए हैं, विशेष रूप से वे जो प्रतिकूलता की क्षमता के लिए जिम्मेदार नहीं हैं, अज्ञात विश्लेषणों के सामने सुरक्षा स्थापित करना एक मुद्दा है। स्वचलित उपकरणों के लिए वाक्यांश की वफादारी सुनिश्चित करना एक महत्वपूर्ण चुनौती है। यह अनिश्चित है कि प्रतिकूल स्टाइलोमेट्री का अभ्यास अपने आप में पता लगाने योग्य है या नहीं। कुछ अध्ययनों में पाया गया है कि विशेष विधियों ने आउटपुट पाठ में संकेतों का उत्पादन किया है, लेकिन एक स्टाइलोमीटरिस्ट जो इस बारे में अनिश्चित है कि किन विधियों का उपयोग किया गया हो सकता है, वह उनका विश्वसनीय रूप से पता लगाने में सक्षम नहीं हो सकता है। इतिहास, प्रतिकूल शैलीमिति में एक प्रारंभिक कार्य, ने एक संभावना के रूप में मशीन अनुवाद की पहचान की, लेकिन ध्यान दिया कि उस समय उपलब्ध अनुवादकों की गुणवत्ता गंभीर चुनौतियों का सामना कर रही थी। एक और प्रारंभिक काम है। वास्तविक ग्रंथों पर प्रतिकूल स्टाइलोमेट्रिक विधियों का पहला मूल्यांकन किया। विशेष रूप से स्टाइलोमेट्रिक तरीकों के मूल्यांकन के लिए प्रतिकूल रूप से लिखित ग्रंथों का पहला संग्रह पेश किया गया; अन्य कॉर्पोरा में अंतर्राष्ट्रीय अनुकरण हेमिंग्वे प्रतियोगिता, फॉक्स फॉकनर प्रतियोगिता और दमिश्क में ए गे गर्ल नामक नकली ब्लॉग शामिल हैं। प्रेरणाओं से पता चलता है कि छोटे, असंबद्ध दस्तावेजों (यानी, अनाम पदों) को स्टाइलोमेट्रिक पहचान का खतरा नहीं है, लेकिन छद्म नाम वाले लेखक जिन्होंने हजारों शब्दों के संग्रह का उत्पादन करने में प्रतिकूल स्टाइलोमेट्री का अभ्यास नहीं किया है, वे असुरक्षित हो सकते हैं। मिश्रित परिणामों के साथ 100,000 ब्लॉग लेखकों के बड़े पैमाने पर डिनॉनिमाइजेशन का प्रयास किया गयाः पहचान संयोग की तुलना में काफी बेहतर थी, लेकिन केवल ब्लॉग और लेखक का पांचवां हिस्सा सटीक रूप से मेल खाता था; कॉर्पस में लेखक द्वारा लिखे गए पदों की संख्या के साथ पहचान में सुधार हुआ। भले ही किसी लेखक की पहचान नहीं की गई हो, फिर भी उनकी कुछ विशेषताओं को स्टाइलोमेट्रिक रूप से निकाला जा सकता है, या स्टाइलोमेट्री संभावित लेखकों के गुमनामी सेट को पर्याप्त रूप से संकुचित कर सकती है ताकि पहचान को पूरा करने के लिए अन्य जानकारी मिल सके। लेखक की विशेषताओं (जैसे, लिंग या उम्र) का पता लगाना अक्सर उम्मीदवारों के एक बड़े, संभवतः खुले, समूह से एक लेखक की पहचान करने की तुलना में सरल होता है। आधुनिक मशीन लर्निंग तकनीकें पहचान के लिए शक्तिशाली उपकरण प्रदान करती हैं; कॉर्पोरा और कम्प्यूटेशनल स्टाइलोमेट्रिक तकनीकों के आगे के विकास से गोपनीयता के मुद्दे और बढ़ने की संभावना है। उनका कहना है कि अंतर्निहित स्टाइलोमेट्री परिकल्पना की सामान्य वैधता-कि लेखकों के पास अपरिवर्तनीय, सामग्री-स्वतंत्र 'शैली के उंगलियों के निशान' हैं-अनिश्चित है, लेकिन "डीनोनिमाइजेशन हमला एक वास्तविक गोपनीयता चिंता है"। प्रतिकूल स्टाइलोमेट्री और शैलीगत धोखे का अभ्यास करने में रुचि रखने वालों में प्रतिशोध से बचने वाले व्हिसलब्लोअर शामिल हैं; पत्रकार और कार्यकर्ता; धोखाधड़ी और धोखाधड़ी के अपराधी; नकली समीक्षाओं के लेखक; साहित्यिक जालसाजी; जांचकर्ताओं से अपनी पहचान छिपाने वाले अपराधी; और, आम तौर पर, गुमनामी या छद्म नाम की इच्छा रखने वाला कोई भी व्यक्ति। लेखक, या लेखकों की ओर से कार्य करने वाले एजेंट, लेखक की विशेषताओं (जैसे, नस्ल या लिंग) के लिए शैलीगत सुरागों को हटाने का भी प्रयास कर सकते हैं ताकि उन विशेषताओं के ज्ञान का उपयोग भेदभाव के लिए नहीं किया जा सके (जैसे, एल्गोरिथमिक पूर्वाग्रह के माध्यम से)। प्रतिकूल स्टाइलोमेट्री के लिए एक और संभावित उपयोग मानव-लिखित के रूप में स्वचालित रूप से उत्पन्न पाठ को प्रच्छन्न करने में है। विधियाँ अनुकरण के साथ, लेखक अपनी शैली को दूसरे लेखक की शैली से जोड़कर स्टाइलोमेट्री को गुमराह करने का प्रयास करता है। एक अपूर्ण नकल, जहाँ असली लेखक की कुछ अनूठी विशेषताएँ अनुकरण किए गए लेखक के साथ दिखाई देती हैं, प्रतिकूल शैलीमापी के उपयोग के लिए एक पता लगाने योग्य संकेत हो सकता है। अनुकरण शैली स्थानांतरण प्रणालियों के साथ स्वचालित रूप से किया जा सकता है, हालांकि इसके लिए आम तौर पर प्रणाली से सीखने के लिए लक्ष्य शैली में एक बड़े कोष की आवश्यकता होती है। एक अन्य तरीका अनुवाद है, जो विशेषता शैली को समाप्त करने के लिए एक स्रोत पाठ के मशीन अनुवाद को नियोजित करता है, अक्सर एक राउंड-ट्रिप अनुवाद का उत्पादन करने के लिए अनुक्रम में कई अनुवादकों के माध्यम से। इस तरह के जंजीर वाले अनुवाद से ग्रंथों में काफी बदलाव हो सकता है, यहां तक कि समझ से बाहर भी; बेहतर अनुवाद उपकरण इस जोखिम को कम करते हैं। अधिक सरल-संरचित ग्रंथों का मूल अर्थ खोए बिना मशीन अनुवाद करना आसान हो सकता है। मशीन अनुवाद स्वचालित शैली हस्तांतरण के माध्यम से प्राप्त प्रत्यक्ष शैलीगत अनुकरण या अस्पष्टता में धुंधला हो जाता है, जिसे इनपुट और आउटपुट के समान भाषा के साथ "अनुवाद" के रूप में देखा जा सकता है। कम गुणवत्ता वाले अनुवाद उपकरणों के साथ, एक लेखक को शैलीगत विशेषताओं को फिर से पेश करने के खतरे से बचते हुए प्रमुख अनुवाद त्रुटियों को मैन्युअल रूप से ठीक करने की आवश्यकता हो सकती है। यह पाया गया कि गूगल अनुवाद द्वारा शुरू की गई सकल त्रुटियाँ दुर्लभ थीं, लेकिन कई मध्यवर्ती अनुवादों के साथ अधिक आम थीं-हालाँकि, कभी-कभी सरल या छोटे वाक्य और स्रोत पाठ में गलत वर्तनी आउटपुट में शब्दशः दिखाई देते थे, जो संभावित रूप से एक पहचान संकेत प्रदान करते थे। श्रृंखला अनुवाद एक दस्तावेज़ में इसके अनुप्रयोग के विशिष्ट निशान छोड़ सकता है, जो उपयोग की जाने वाली मध्यवर्ती भाषाओं के पुनर्निर्माण और किए गए अनुवाद चरणों की संख्या की अनुमति दे सकता है। अस्पष्टता में जानबूझकर किसी पाठ की शैली को बदलना शामिल है ताकि कुछ मीट्रिक द्वारा अन्य ग्रंथों के साथ इसकी समानता को कम किया जा सके; यह लिखने के समय सचेत संशोधन द्वारा किया जा सकता है, या एक संशोधन प्रक्रिया के हिस्से के रूप में मीट्रिक से प्रतिक्रिया को यह तय करने के लिए एक इनपुट के रूप में लक्षित किया जा सकता है कि पाठ को पर्याप्त रूप से अस्पष्ट कब किया गया है। अनुवाद के विपरीत, जटिल ग्रंथ अर्थ को बदले बिना प्रभावी अस्पष्टता के लिए अधिक अवसर प्रदान कर सकते हैं, और इसी तरह अधिक अनुमेय भिन्नता वाली शैलियाँ अधिक अस्पष्टता की अनुमति देती हैं। हालाँकि, लंबे ग्रंथों को पूरी तरह से अस्पष्ट करना कठिन है। यदि लेखक अपनी मूल शैली से अलग एक नई लक्ष्य शैली विकसित करता है, तो अस्पष्टता अनुकरण में मिल सकती है। मास्किंग लेखक विशेषताओं के संबंध में, अस्पष्टता का उद्देश्य अन्य लेखकों की शैलियों का एक संघ (अनुकरण विशेषताओं के लिए संकेत जोड़ना) या एक प्रतिच्छेदन (संकेतों को हटाना और सामान्यीकरण) प्राप्त करना हो सकता है। लेखक की अपनी विशिष्टताओं से बचना और एक "सामान्यीकृत" पाठ का निर्माण करना एक महत्वपूर्ण अस्पष्ट कदम हैः एक लेखक में कुछ शब्दों की गलत वर्तनी करने, विशेष रूपों का उपयोग करने या किसी दस्तावेज़ को एक विशिष्ट तरीके से प्रारूपित करने की अनूठी प्रवृत्ति हो सकती है। स्टाइलोमेट्रिक संकेत इस बात में भिन्न होते हैं कि उन्हें प्रतिकूल रूप से कैसे छिपाया जा सकता है; एक लेखक आसानी से अपनी शब्दावली को सचेत विकल्प से बदल सकता है, लेकिन व्याकरण के पैटर्न या उनके पाठ में अक्षर की आवृत्ति को बदलना कठिन हो सकता है, हालांकि रिपोर्ट करें कि नकल आमतौर पर अस्पष्टता की तुलना में अधिक विशेषताओं को छिपाने में सफल होती है। स्वचालित अस्पष्टता के लिए लेखक द्वारा लिखित बड़ी मात्रा में प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता हो सकती है। प्रतिकूल शैलीमापी के स्वचालित कार्यान्वयन के संबंध में, दो संभावित कार्यान्वयन पैराफ़्रेज़िंग के लिए नियम-आधारित प्रणालियाँ हैं; और एन्कोडर-डिकोडर आर्किटेक्चर, जहाँ पाठ एक मध्यवर्ती प्रारूप से गुजरता है जो (इरादा) शैली-तटस्थ है। स्वचालित विधियों में एक अन्य विभाजन यह है कि पहचान प्रणाली से प्रतिक्रिया है या नहीं। इस तरह की प्रतिक्रिया के साथ, लेखक मास्किंग के लिए पैराफ़्रेज़ खोजने को एक ह्यूरिस्टिक खोज समस्या के रूप में चिह्नित किया गया है, जब तक कि परिणाम शैलीगत रूप से पर्याप्त रूप से दूर (अस्पष्टता के मामले में) या निकट (नकल के मामले में) न हो, तब तक पाठ्य रूपों की खोज करना, जो उस पहचान प्रणाली के लिए एक प्रतिकूल उदाहरण का गठन करता है। मूल्यांकन व्यवहार में स्टाइलोमेट्रिक विशेषताओं को कैसे सबसे अच्छा मुखौटा किया जाए, और कौन से कार्यों को हाथ से करना है, उपकरण सहायता के साथ क्या, और जो पूरी तरह से स्वचालित रूप से, अनुसंधान का एक खुला क्षेत्र है, विशेष रूप से सीमित संभावित परिवर्तनशीलता वाले छोटे दस्तावेजों में। यदि लेखक कार्य के साथ उपलब्ध कंप्यूटरों पर भरोसा नहीं करता है (उदाहरण के लिए, एक व्हिसलब्लोअर के मामले में हो सकता है) तो मैनुअल एडवर्सियल स्टाइलोमेट्री को प्राथमिकता दी जा सकती है या इसकी आवश्यकता भी हो सकती है। सॉफ्टवेयर उपकरणों को रखरखाव की आवश्यकता होती है; रिपोर्ट करें कि सामान्य उपयोग के लिए उपयुक्त कोई बनाए रखा गया अस्पष्ट सॉफ्टवेयर नहीं है। स्वचालित अस्पष्टता में डी. एस.-पैन और उत्परिवर्ती-एक्स को 2022 की अत्याधुनिक स्थिति के रूप में पहचानें। मैन्युअल स्टाइलिस्टिक मॉड्यूलेशन एक महत्वपूर्ण प्रयास है, जिसमें खराब मापनीयता गुण हैं; उपकरण सहायता बोझ को अलग-अलग डिग्री तक कम कर सकती है। निर्धारक स्वचालित विधियाँ प्रतिकूल रूप से प्रशिक्षित वर्गीकरणकर्ता के खिलाफ प्रभावशीलता खो सकती हैं, जहाँ वर्गीकरणकर्ता के प्रशिक्षण सेट में शैली हस्तांतरण कार्यक्रम से आउटपुट का उपयोग किया जाता है। प्रतिकूल स्टाइलोमेट्री विधियों के मूल्यांकन में उपयोग के लिए तीन मानदंड देंः सुरक्षा, जिसका अर्थ है कि शैलीगत विशेषताओं को विश्वसनीय रूप से समाप्त कर दिया गया है; ध्वनि, जिसका अर्थ है कि पाठ की शब्दार्थ सामग्री अस्वीकार्य रूप से परिवर्तित नहीं की गई है; और समझदार, जिसका अर्थ है कि आउटपुट "अच्छी तरह से गठित और अस्पष्ट" है। बहुत गहराई से समझौता करना आम तौर पर एक अस्वीकार्य परिणाम है, और व्यवहार में तीनों एक-दूसरे के खिलाफ व्यापार करते हैं। यह पता लगाना कि स्वचालित रूप से संवेदनशीलता का मूल्यांकन करना, और विशेष रूप से क्या आउटपुट स्वीकार्य रूप से व्याकरणिक और अच्छी तरह से गठित है, मुश्किल है; ध्वनि का स्वचालित मूल्यांकन कुछ अधिक आशाजनक है, लेकिन मैनुअल समीक्षा सबसे अच्छी विधि है। सुरक्षा एक प्रतिकूल स्टाइलोमेट्री विधि की एक महत्वपूर्ण संपत्ति होने के बावजूद, इसे अभी भी उपयोगी रूप से दूर किया जा सकता है यदि स्वीकृत स्टाइलोमेट्रिक पहचान क्षमता अन्यथा गैर-स्टाइलोमेट्रिक विश्लेषण द्वारा संभव है-उदाहरण के लिए, ब्रिटेन में अपनी परवरिश पर चर्चा करने वाले एक लेखक को इस बात की परवाह करने की संभावना नहीं है कि क्या स्टाइलोमेट्री यह प्रकट कर सकती है कि उनका पाठ ब्रिटिश अंग्रेजी का विशिष्ट है। विभिन्न दृष्टिकोणों की सुरक्षा का मूल्यांकन करना इस बात से जटिल है कि कैसे पहचान-प्रतिरोध मौलिक रूप से विचाराधीन पहचान के तरीकों पर निर्भर करता है। अज्ञात विश्लेषणों के प्रति लचीला होने के गुण को हस्तांतरणीयता कहा जाता है। लेखकों के लिए चार अलग-अलग खतरे के मॉडल की पहचान करें, उनके ज्ञान के साथ अलग-अलग कि उनके पाठ का विश्लेषण कैसे किया जाएगा और किस प्रशिक्षण डेटा का उपयोग किया जाएगाः सबसे कमजोर विश्लेषक और सबसे मजबूत लेखक के साथ क्वेरी एक्सेस, जो विश्लेषण के तरीकों और प्रशिक्षण डेटा दोनों को जानता है; आर्किटेक्चर एक्सेस, जहां लेखक विश्लेषण विधियों को जानता है लेकिन प्रशिक्षण डेटा को नहीं; डेटा एक्सेस, जहां लेखक प्रशिक्षण डेटा को जानता है लेकिन विश्लेषण विधियों को नहीं; और सरोगेट एक्सेस, सबसे कमजोर लेखक और सबसे मजबूत विश्लेषक के साथ, जहां लेखक विश्लेषण के तरीकों और न ही प्रशिक्षण डेटा को नहीं जानता है। इसके अलावा, जब कोई लेखक कोई विधि चुनता है, तो उन्हें अपने खतरे के मॉडल पर भरोसा करना चाहिए और विश्वास करना चाहिए कि यह वैध है, और यह कि अज्ञात विश्लेषण जो शेष शैलीगत संकेतों का पता लगाने में सक्षम हैं, उन्हें निष्पादित नहीं किया जा सकता है या नहीं किया जाएगा, या कि मास्किंग सफलतापूर्वक स्थानांतरित हो जाती है; इस बात का ज्ञान रखने वाला एक स्टाइलोमेट्रिस्ट कि लेखक ने अपनी शैली को कैसे छिपाने का प्रयास किया, हालांकि, विधि में कुछ कमजोरी का फायदा उठाने और इसे असुरक्षित बनाने में सक्षम हो सकता है। स्वचालित विधियों में अधिकांश शोध ने यह मान लिया है कि लेखक के पास क्वेरी एक्सेस है, जो अन्य सेटिंग्स के लिए सामान्य नहीं हो सकता है। मास्किंग विधियाँ जो आंतरिक रूप से अपने विरोधी के लिए एक मॉडल के रूप में विभिन्न विश्लेषणों के एक समूह का उपयोग करती हैं, अनदेखे विश्लेषणों के खिलाफ बेहतर स्थानांतरित हो सकती हैं। एक पूरी तरह से ध्वनि हानि संचार के उद्देश्य को पराजित करती है, हालांकि कुछ हद तक अर्थ परिवर्तन सहनीय हो सकता है यदि मूल संदेश को संरक्षित किया जाता है; केवल पाठ्य अंतर्वेशन की आवश्यकता या स्वचालित सारांश की अनुमति देना संभवतः सहनीय तरीके से कुछ अर्थ खोने के लिए अन्य विकल्प हैं। स्टाइलोमेट्री को हराने के लिए एक इनपुट पाठ को फिर से लिखना, रचना के दौरान शैलीगत विशेषताओं को जानबूझकर हटाने के विपरीत, पाठ के अर्थ को बनाए रखने में चुनौती पेश करता है। अस्वस्थता की समस्या को पूरी तरह से स्वचालित दृष्टिकोण में अनुसंधान के लिए "सबसे महत्वपूर्ण चुनौती" के रूप में मूल्यांकन करें। संवेदनशीलता के लिए, यदि कोई पाठ इतना अव्याकरणिक है कि वह समझ से बाहर है या इतना विकृत है कि वह अपनी शैली में फिट नहीं हो सकता है, तो विधि विफल हो गई है, लेकिन उस बिंदु से कम समझौता उपयोगी हो सकता है। यदि अस्पष्टता आंशिक रूप से खो जाती है, तो इस बात की संभावना है कि संदेह की पुष्टि करने या आगे के सबूत इकट्ठा करने के लिए अधिक महंगे और कम मापनीय विश्लेषण (जैसे, एक फोरेंसिक भाषाविद् से परामर्श) किए जाएंगे। कुल अस्पष्टता विफलता का प्रभाव प्रतिकूल स्टाइलोमेट्री करने की प्रेरणा के आधार पर भिन्न होता हैः किसी व्यक्ति के लिए जो केवल गुमनाम रहने का प्रयास कर रहा है (जैसे, एक व्हिसलब्लोअर), पता लगाना एक मुद्दा नहीं हो सकता है; एक साहित्यिक जालसाजी के लिए, हालांकि, पता लगाना विनाशकारी होगा। एडवर्सेरियल स्टाइलोमेट्री इसके अभ्यास का प्रमाण छोड़ सकती है, जो एक अस्पष्टता विफलता है। ब्रेनन-ग्रीनस्टेड कॉर्पस में, ग्रंथों को अपनी एक सामान्य "शैली" साझा करते हुए पाया गया है। हालांकि, मौजूदा साक्ष्य का आकलन करें कि यह साबित करने के लिए अपर्याप्त है कि प्रतिकूल स्टाइलोमेट्री हमेशा पता लगाने योग्य है, केवल सीमित तरीकों का अध्ययन किया गया है। आउटपुट टेक्स्ट की सुगमता में सुधार करने से स्वचालित उपकरणों की पहचान करने की क्षमता कम हो सकती है। प्रतिकूल लेखकत्व की समग्र पहचान का पूरी तरह से अध्ययन नहीं किया गया है; यदि लेखक द्वारा उपयोग किए जाने के लिए उपलब्ध तरीके स्टाइलमेट्रिस्ट के लिए अज्ञात हैं, तो यह असंभव हो सकता है। एक प्रतिकूल सेटिंग में लेखक की पहचान और सत्यापन की समस्याएं सरल या सहकारी लेखकों को पहचानने से बहुत अलग हैं। लेखकत्व को छिपाने के जानबूझकर किए गए प्रयासों को "स्टाइलोमेट्रिक कला की वर्तमान स्थिति के लिए समस्या" के रूप में वर्णित किया गया है, और कहा गया है कि, गैर-विरोधी लेखकों की पहचान करने में स्टाइलोमेट्री के उच्च प्रदर्शन के बावजूद, प्रतिकूल तरीकों के मैनुअल अनुप्रयोग इसे अविश्वसनीय बनाते हैं। यह देखें कि कम आयामी स्टाइलोमेट्रिक मॉडल जो कम संख्या में सुविधाओं पर काम करते हैं, प्रतिकूल स्टाइलोमेट्री के लिए कम प्रतिरोधी होते हैं। शोध में पाया गया है कि लेखक इस बात में भिन्न होते हैं कि वे अपनी शैली को कितनी अच्छी तरह से संशोधित करने में सक्षम हैं, कुछ बिना प्रशिक्षण के भी सफलतापूर्वक कार्य करने में सक्षम हैं। , की एक प्रतिकृति और पुनरुत्पादन में पाया गया कि अनुकरण, अनुवाद और अस्पष्टता तीनों ने लेखकत्व आरोपण की प्रभावशीलता को सार्थक रूप से कम कर दिया, जिसमें हस्तचालित अस्पष्टता हस्तचालित अनुकरण या अनुवाद की तुलना में कुछ अधिक प्रभावी थी, जो एक दूसरे के समान प्रदर्शन करते थे; मूल अध्ययन में पाया गया कि अनुकरण बेहतर था। यह बताया गया कि प्रतिकूल स्टाइलोमेट्री के सरल स्वचालित तरीकों ने भी अत्याधुनिक लेखक पहचान प्रणालियों के लिए बड़ी कठिनाइयों का कारण बना, हालांकि महत्वपूर्ण मजबूती और संवेदनशीलता लागत पर। प्रतिकूल रूप से जागरूक पहचान प्रणाली प्रतिकूल स्टाइलोमेट्री के खिलाफ बहुत बेहतर प्रदर्शन कर सकती है बशर्ते कि वे जानते हों कि कौन सी संभावित अस्पष्टता विधियों का उपयोग किया गया था, भले ही पहचानकर्ता यह विश्लेषण करने में गलतियाँ करता हो कि कौन सी अनाम विधि का उपयोग किया गया था। एडवर्सेरियल मशीन लर्निंग डी-आइडेंटिफिकेशन डिजिटल वाटरमार्किंग ऑनलाइन आइडेंटिटी मैनेजमेंट ऑपरेशनल सिक्योरिटी स्टेगनोग्राफी संदर्भ ग्रंथ सूची कम्प्यूटेशनल फील्ड्स ऑफ स्टडी कम्प्यूटेशनल लिंग्विस्टिक्स डेटा अनामिकरण तकनीक डिजिटल मानविकी काउंटर-फॉरेंसिक सूचना गोपनीयता प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण मात्रात्मक भाषा विज्ञान व्यक्तिगत पहचान शैली