Adversarial stylometry
مخالف اسٹیلومیٹری مصنف کی شناخت یا ان کی خصوصیات کو دریافت کرنے کے لیے اسٹیلومیٹری کی صلاحیت کو کم کرنے کے لیے تحریری انداز کو تبدیل کرنے کا عمل ہے۔ اس کام کو تصنیف اوبسکیشن یا تصنیف گمنام کے نام سے بھی جانا جاتا ہے۔ اسٹیلومیٹری گمنام مصنفین کو بے نقاب کرنے یا فرضی ناموں کو مصنف کی دیگر شناختوں سے جوڑنے کی صلاحیت میں ایک اہم پرائیویسی چیلنج پیش کرتا ہے، جو مثال کے طور پر سیٹی بجانے والوں، کارکنوں، اور دھوکے بازوں اور دھوکہ بازوں کے لیے مشکلات پیدا کرتا ہے۔ جیسے جیسے مشین لرننگ کی تکنیکیں اور ٹیکسٹ کارپورا تیار ہوتے جائیں گے، پرائیویسی کا خطرہ بڑھنے کی توقع ہے۔ تمام مخالف اسٹیلومیٹری ماخذ متن کی وفاداری سے تشریح کرنے کے بنیادی خیال میں شریک ہیں تاکہ معنی میں کوئی تبدیلی نہ ہو لیکن طرز کے اشارے مبہم ہوں۔ اس طرح کی وفادار تشریح اسٹیلومیٹرک درجہ بندی کے لیے ایک مخالف مثال ہے۔ اس کے لیے کئی وسیع نقطہ نظر موجود ہیں، جن میں سے کچھ اوورلیپ ہیں: نقل، مصنف کے اپنے انداز کو دوسرے کے لیے تبدیل کرنا ؛ ترجمہ، مشین ترجمہ کو اس امید کے ساتھ لاگو کرنا کہ اس سے ماخذ متن میں خصوصیت کا انداز ختم ہو جائے ؛ اور الجھن، کسی متن کے انداز کو جان بوجھ کر تبدیل کرنا تاکہ وہ مصنف کے اپنے انداز سے مشابہت نہ رکھے۔ دستی طور پر مبہم انداز ممکن ہے، لیکن محنت طلب ؛ کچھ حالات میں، یہ بہتر یا ضروری ہے۔ خودکار ٹولنگ، یا تو نیم یا مکمل طور پر خودکار، کسی مصنف کی مدد کر سکتی ہے۔ کام کو بہترین طریقے سے انجام دینے کا طریقہ اور اس طرح کے ٹولز کا ڈیزائن ایک کھلا تحقیقی سوال ہے۔ اگرچہ کچھ طریقوں کو مخصوص اسٹیلومیٹرک تجزیوں کو شکست دینے کے قابل دکھایا گیا ہے، خاص طور پر وہ جو دشمنی کی صلاحیت کا محاسبہ نہیں کرتے ہیں، نامعلوم تجزیوں کے پیش نظر حفاظت کا قیام ایک مسئلہ ہے۔ پیرافریس کی وفاداری کو یقینی بنانا خودکار ٹولز کے لیے ایک اہم چیلنج ہے۔ یہ غیر یقینی ہے کہ آیا مخالف اسٹیلومیٹری کا عمل اپنے آپ میں پتہ لگانے کے قابل ہے۔ کچھ مطالعات سے پتہ چلا ہے کہ مخصوص طریقوں سے آؤٹ پٹ ٹیکسٹ میں اشارے پیدا ہوتے ہیں، لیکن ایک اسٹائلومٹرسٹ جو اس بارے میں غیر یقینی ہے کہ کون سے طریقے استعمال کیے گئے ہوں گے وہ ان کا قابل اعتماد طریقے سے پتہ لگانے کے قابل نہیں ہوگا۔ تاریخ، جو مخالف اسٹائلمیٹری میں ایک ابتدائی کام ہے، نے مشین ترجمہ کو ایک امکان کے طور پر شناخت کیا، لیکن نوٹ کیا کہ اس وقت دستیاب مترجموں کے معیار نے شدید چیلنجز پیش کیے۔ ایک اور ابتدائی کام ہے۔ اصل متن پر مخالف اسٹیلومیٹرک طریقوں کی پہلی تشخیص انجام دی۔ خاص طور پر اسٹیلومیٹرک طریقوں کا جائزہ لینے کے لیے مخالفانہ طور پر لکھی گئی تحریروں کا پہلا مجموعہ متعارف کرایا گیا۔ دیگر کارپورا میں انٹرنیشنل امیٹیشن ہیمنگوے مقابلہ، فاکس فالکنر مقابلہ، اور جعلی بلاگ اے گی گرل ان دمشق شامل ہیں۔ محرکات سے پتہ چلتا ہے کہ مختصر، غیر منسوب دستاویزات (یعنی گمنام پوسٹس) کو اسٹیلومیٹرک شناخت کا خطرہ نہیں ہے، لیکن فرضی نام کے مصنفین جنہوں نے ہزاروں الفاظ کے مجموعے تیار کرنے میں مخالف اسٹیلومیٹری کی مشق نہیں کی ہے وہ کمزور ہو سکتے ہیں۔ مخلوط نتائج کے ساتھ 100,000 بلاگ مصنفین کے بڑے پیمانے پر نام ظاہر کرنے کی کوشش کی گئی: شناخت اتفاق سے نمایاں طور پر بہتر تھی، لیکن صرف بلاگ اور مصنف کا پانچواں حصہ درست تھا۔ کارپس میں مصنف کی لکھی ہوئی پوسٹوں کی تعداد کے ساتھ شناخت میں بہتری آئی۔ یہاں تک کہ اگر کسی مصنف کی شناخت نہیں کی گئی ہے، تب بھی ان کی کچھ خصوصیات کو اسٹیلومیٹرک طور پر اخذ کیا جا سکتا ہے، یا اسٹیلومیٹری ممکنہ مصنفین کے نام ظاہر نہ کرنے والے سیٹ کو کافی حد تک تنگ کر سکتی ہے تاکہ شناخت کو مکمل کرنے کے لیے دیگر معلومات حاصل ہو سکیں۔ مصنف کی خصوصیات (مثال کے طور پر، جنس یا عمر) کا پتہ لگانا اکثر امیدواروں کے بڑے، ممکنہ طور پر کھلے، سیٹ سے مصنف کی شناخت کرنے سے زیادہ آسان ہوتا ہے۔ جدید مشین لرننگ تکنیک شناخت کے لیے طاقتور ٹولز پیش کرتی ہیں۔ کارپورا اور کمپیوٹیشنل اسٹیلومیٹرک تکنیک کی مزید ترقی سے رازداری کے مزید مسائل پیدا ہونے کا امکان ہے۔ ان کا کہنا ہے کہ اسٹیلومیٹری کے بنیادی مفروضے کی عمومی صداقت-کہ مصنفین کے پاس غیر متغیر، مواد سے آزاد 'اسٹائل فنگر پرنٹس' ہیں-غیر یقینی ہے، لیکن "ڈیونومائزیشن حملہ ایک حقیقی پرائیویسی تشویش ہے"۔ مخالف اسٹائلمیٹری اور اسٹائلسٹک دھوکہ دہی کی مشق کرنے میں دلچسپی رکھنے والوں میں سزا سے گریز کرنے والے سیٹی بجانے والے شامل ہیں۔ صحافی اور کارکن ؛ دھوکہ دہی اور دھوکہ دہی کے مجرم ؛ جعلی جائزوں کے مصنفین ؛ ادبی جعل سازی ؛ تفتیش کاروں سے اپنی شناخت چھپانے والے مجرم ؛ اور، عام طور پر، کوئی بھی جو اپنا نام ظاہر نہ کرنے یا نام ظاہر نہ کرنے کی خواہش رکھتا ہو۔ مصنفین، یا مصنفین کی جانب سے کام کرنے والے ایجنٹ، مصنف کی خصوصیات (مثال کے طور پر نسل یا جنس) کے اسٹائلسٹک سراغ کو ہٹانے کی بھی کوشش کر سکتے ہیں تاکہ ان خصوصیات کا علم امتیازی سلوک کے لیے استعمال نہ کیا جا سکے (مثال کے طور پر، الگورتھمک تعصب کے ذریعے)۔ مخالف اسٹیلومیٹری کے لیے ایک اور ممکنہ استعمال خودکار طور پر تیار کردہ متن کو انسانی تصنیف کے طور پر چھپانا ہے۔ نقل کے ساتھ، مصنف اسٹیلومیٹری کے انداز کو دوسرے مصنف کے انداز سے ملا کر گمراہ کرنے کی کوشش کرتا ہے۔ ایک نامکمل نقل، جہاں حقیقی مصنف کی کچھ منفرد خصوصیات نقل شدہ مصنف کے ساتھ ظاہر ہوتی ہیں، مخالف اسٹیلومیٹری کے استعمال کے لیے ایک قابل شناخت اشارہ ہو سکتی ہے۔ نقل کو اسٹائل ٹرانسفر سسٹم کے ساتھ خود بخود انجام دیا جا سکتا ہے، حالانکہ اس کے لیے عام طور پر سسٹم کو سیکھنے کے لیے ٹارگٹ اسٹائل میں ایک بڑے فنڈ کی ضرورت ہوتی ہے۔ ایک اور نقطہ نظر ترجمہ ہے، جو خصوصیت کے انداز کو ختم کرنے کے لیے ماخذ متن کے مشین ترجمہ کو استعمال کرتا ہے، اکثر ایک راؤنڈ ٹرپ ترجمہ تیار کرنے کے لیے ترتیب میں متعدد مترجموں کے ذریعے۔ اس طرح کے جکڑے ہوئے ترجمے متن میں نمایاں تبدیلی کا باعث بن سکتے ہیں، یہاں تک کہ ناقابل فہم ہونے تک ؛ ترجمہ کے بہتر ٹولز اس خطرے کو کم کرتے ہیں۔ زیادہ سادہ ساخت والی تحریروں کا اصل معنی کھوئے بغیر مشین ترجمہ کرنا آسان ہو سکتا ہے۔ مشین ترجمہ خودکار انداز کی منتقلی کے ذریعے حاصل کردہ براہ راست طرز کی نقل یا الجھن میں دھندلا جاتا ہے، جسے ان پٹ اور آؤٹ پٹ جیسی زبان کے ساتھ "ترجمہ" کے طور پر دیکھا جا سکتا ہے۔ کم معیار کے ترجمے کے ٹولز کے ساتھ، ایک مصنف کو دستی طور پر ترجمے کی بڑی غلطیوں کو درست کرنے کی ضرورت پڑ سکتی ہے جبکہ طرز کی خصوصیات کو دوبارہ متعارف کرانے کے خطرے سے گریز کیا جا سکتا ہے۔ پتہ چلا کہ گوگل ٹرانسلیٹ کی طرف سے متعارف کرائی گئی مجموعی غلطیاں نایاب تھیں، لیکن کئی انٹرمیڈیٹ ترجمے کے ساتھ زیادہ عام تھیں-تاہم، کبھی کبھار سادہ یا مختصر جملے اور ماخذ متن میں غلط ہجے آؤٹ پٹ میں لفظی طور پر ظاہر ہوتے ہیں، جو ممکنہ طور پر شناخت کا اشارہ فراہم کرتے ہیں۔ زنجیر ترجمہ کسی دستاویز میں اس کے اطلاق کے خاص نشانات چھوڑ سکتا ہے، جو استعمال شدہ درمیانی زبانوں کی تعمیر نو اور ترجمے کے مراحل کی تعداد کو انجام دینے کی اجازت دے سکتا ہے۔ الجھن میں کسی متن کے انداز کو جان بوجھ کر تبدیل کرنا شامل ہے تاکہ اس کی دوسری تحریروں سے مماثلت کو کچھ میٹرک سے کم کیا جا سکے۔ یہ تحریری وقت میں شعوری ترمیم کے ذریعے انجام دیا جا سکتا ہے، یا ترمیم کے عمل کے حصے کے طور پر میٹرک کے تاثرات کو ان پٹ کے طور پر نشانہ بنایا جا سکتا ہے تاکہ یہ فیصلہ کیا جا سکے کہ متن کو کب کافی حد تک مبہم کیا گیا ہے۔ ترجمہ کے برعکس، پیچیدہ نصوص معنی کو تبدیل کیے بغیر موثر الجھن کے زیادہ مواقع پیش کر سکتے ہیں، اور اسی طرح زیادہ جائز تغیرات والی انواع زیادہ الجھن کی اجازت دیتی ہیں۔ تاہم، لمبی تحریروں کو مکمل طور پر مبہم بنانا مشکل ہوتا ہے۔ اگر مصنف ایک نیا ٹارگٹ اسٹائل تیار کرتا ہے، جو ان کے اصل انداز سے الگ ہے، تو الجھن نقل میں مل سکتی ہے۔ ماسکنگ مصنف کی خصوصیات کے حوالے سے، الجھن کا مقصد دوسرے مصنفین کے انداز کا اتحاد (نقل شدہ خصوصیات کے لیے اشاروں کو شامل کرنا) یا چوراہا (اشاروں کو ہٹانا اور معمول بنانا) حاصل کرنا ہو سکتا ہے۔ مصنف کی اپنی انفرادیت سے بچنا اور "عام" متن تیار کرنا ایک اہم مبہم قدم ہے: ایک مصنف میں بعض الفاظ کی غلط ہجے کرنے، مخصوص متغیرات کا استعمال کرنے، یا کسی دستاویز کو خصوصیت کے انداز میں فارمیٹ کرنے کا انوکھا رجحان ہو سکتا ہے۔ سٹائلومٹرک سگنلز اس لحاظ سے مختلف ہوتے ہیں کہ انہیں کس طرح آسانی سے مخالفانہ طور پر نقاب کیا جا سکتا ہے۔ ایک مصنف آسانی سے اپنے الفاظ کو شعوری انتخاب سے تبدیل کر سکتا ہے، لیکن ان کے متن میں گرامر کے نمونے یا حرف کی تعدد کو تبدیل کرنا مشکل ہو سکتا ہے، حالانکہ رپورٹ کریں کہ نقل عام طور پر مبہم ہونے سے زیادہ خصوصیات کو چھپانے میں کامیاب ہوتی ہے۔ خودکار مبہم پن کے لیے مصنف کی طرف سے لکھے گئے تربیتی ڈیٹا کی بڑی مقدار کی ضرورت پڑ سکتی ہے۔ مخالف اسٹیلومیٹری کے خودکار نفاذ کے حوالے سے، دو ممکنہ نفاذ پیرافریسنگ کے لیے اصول پر مبنی نظام ہیں ؛ اور انکوڈر ڈیکوڈر آرکیٹیکچرز، جہاں متن ایک انٹرمیڈیٹ فارمیٹ سے گزرتا ہے جو سٹائل غیر جانبدار ہونے کا ارادہ رکھتا ہے۔ خودکار طریقوں میں ایک اور تقسیم یہ ہے کہ آیا شناخت کے نظام سے رائے ہے یا نہیں۔ اس طرح کے تاثرات کے ساتھ، مصنف ماسکنگ کے لیے تعریفی جملے تلاش کرنا ایک تحقیقی تلاش کے مسئلے کے طور پر نمایاں کیا گیا ہے، متن کے متغیرات کو اس وقت تک تلاش کرنا جب تک کہ نتیجہ اسٹائلسٹک طور پر کافی دور (الجھن کی صورت میں) یا قریب (نقل کی صورت میں) نہ ہو، جو اس کے بعد اس شناخت کے نظام کے لیے ایک مخالف مثال تشکیل دیتا ہے۔ تشخیص عملی طور پر اسٹیلومیٹرک خصوصیات کو کس طرح بہترین طریقے سے ماسک کیا جائے، اور کون سے کاموں کو دستی طور پر انجام دیا جائے، ٹول کی مدد سے کیا، اور مکمل طور پر خودکار طور پر کیا، تحقیق کا ایک کھلا میدان ہے، خاص طور پر محدود ممکنہ تغیر کے ساتھ مختصر دستاویزات میں۔ دستی مخالف اسٹائلمیٹری کو ترجیح دی جا سکتی ہے یا اس کی ضرورت بھی ہو سکتی ہے اگر مصنف کام کے ساتھ دستیاب کمپیوٹرز پر بھروسہ نہیں کرتا ہے (جیسا کہ مثال کے طور پر سیٹی بجانے والے کے معاملے میں ہو سکتا ہے)۔ سافٹ ویئر ٹولز کو دیکھ بھال کی ضرورت ہوتی ہے ؛ رپورٹ کریں کہ عام استعمال کے لیے موزوں کوئی برقرار رکھا ہوا اوبسکیٹری سافٹ ویئر نہیں ہے۔ خودکار الجھن میں ڈی ایس-پین اور میوٹنٹ-ایکس کو 2022 کی جدید ترین حالت کے طور پر شناخت کریں۔ دستی اسٹائلسٹک ماڈیولیشن ایک اہم کوشش ہے، جس میں ناقص اسکیل ایبلٹی خصوصیات ہیں۔ ٹول کی مدد سے بوجھ کو مختلف ڈگریوں تک کم کیا جا سکتا ہے۔ تعیناتی خودکار طریقے مخالفانہ طور پر تربیت یافتہ درجہ بندی کے خلاف تاثیر کھو سکتے ہیں، جہاں درجہ بندی کے تربیتی سیٹ میں اسٹائل ٹرانسفر پروگرام سے آؤٹ پٹ استعمال ہوتا ہے۔ مخالف اسٹیلومیٹری کے طریقوں کی تشخیص میں استعمال کے لیے تین معیارات دیں: حفاظت، جس کا مطلب ہے کہ طرز کی خصوصیات کو قابل اعتماد طریقے سے ختم کر دیا گیا ہے ؛ مضبوطی، جس کا مطلب ہے کہ متن کے الفاظ کے مواد کو ناقابل قبول طور پر تبدیل نہیں کیا گیا ہے ؛ اور سمجھدار، جس کا مطلب ہے کہ آؤٹ پٹ "اچھی طرح سے تشکیل شدہ اور غیر واضح" ہے۔ کسی بھی طرح سے بہت گہرائی سے سمجھوتہ کرنا عام طور پر ایک ناقابل قبول نتیجہ ہوتا ہے، اور عملی طور پر تینوں ایک دوسرے کے خلاف تجارت کرتے ہیں۔ معلوم کریں کہ خود بخود حساسیت کا اندازہ لگانا، اور خاص طور پر آیا آؤٹ پٹ قابل قبول گرائمیکل اور اچھی طرح سے تشکیل شدہ ہے، مشکل ہے۔ آواز کی خودکار تشخیص کچھ زیادہ امید افزا ہے، لیکن دستی جائزہ بہترین طریقہ ہے۔ حفاظت مخالف اسٹیلومیٹری طریقہ کار کی ایک اہم خاصیت ہونے کے باوجود، اسے اب بھی مفید طریقے سے تبدیل کیا جا سکتا ہے اگر تسلیم شدہ اسٹیلومیٹرک شناخت کی صلاحیت غیر اسٹیلومیٹرک تجزیہ کے ذریعے دوسری صورت میں ممکن ہو-مثال کے طور پر، برطانیہ میں اپنی پرورش پر بحث کرنے والے مصنف کو اس بات کی پرواہ کرنے کا امکان نہیں ہے کہ آیا اسٹیلومیٹری ظاہر کر سکتی ہے کہ ان کا متن برطانوی انگریزی کی خصوصیت ہے۔ مختلف طریقوں کی حفاظت کا اندازہ لگانا اس بات سے پیچیدہ ہے کہ شناخت کی مزاحمت بنیادی طور پر زیر غور شناخت کے طریقوں پر کس طرح منحصر ہے۔ نامعلوم تجزیوں کے لیے لچکدار ہونے کی خاصیت کو منتقلی کہا جاتا ہے۔ مصنفین کے لیے چار مختلف خطرے کے نمونوں کی نشاندہی کریں، جو ان کے علم کے ساتھ مختلف ہوں گے کہ ان کے متن کا تجزیہ کیسے کیا جائے گا اور کون سا تربیتی ڈیٹا استعمال کیا جائے گا: کمزور ترین تجزیہ کار اور مضبوط ترین مصنف کے ساتھ استفسار تک رسائی، جو تجزیہ کے دونوں طریقوں اور تربیتی ڈیٹا کو جانتا ہے۔ فن تعمیر تک رسائی، جہاں مصنف تجزیہ کے طریقوں کو جانتا ہے لیکن تربیتی ڈیٹا کو نہیں ؛ ڈیٹا تک رسائی، جہاں مصنف تربیتی ڈیٹا کو جانتا ہے لیکن تجزیہ کے طریقوں کو نہیں ؛ اور سب سے کمزور مصنف اور مضبوط تجزیہ کار کے ساتھ سروگیٹ رسائی، جہاں مصنف تجزیہ کے طریقوں اور نہ ہی تربیتی ڈیٹا کو نہیں جانتا ہے۔ مزید برآں، جب کوئی مصنف کسی طریقہ کار کا انتخاب کرتا ہے، تو اسے اپنے خطرے کے ماڈل پر انحصار کرنا چاہیے اور اس پر بھروسہ کرنا چاہیے کہ یہ درست ہے، اور یہ کہ نامعلوم تجزیے جو باقی اسٹائلسٹک سگنلز کا پتہ لگانے کے قابل ہیں وہ انجام نہیں دے سکتے یا نہیں ہوں گے، یا یہ کہ ماسکنگ کامیابی سے منتقل ہو جاتی ہے۔ ایک اسٹائلمیٹرسٹ جس کو یہ علم ہو کہ مصنف نے ان کے انداز کو کس طرح چھپانے کی کوشش کی، تاہم، وہ طریقہ کار میں کچھ کمزوری کا استحصال کرنے اور اسے غیر محفوظ بنانے کے قابل ہو سکتا ہے۔ خودکار طریقوں میں زیادہ تر تحقیق نے یہ فرض کیا ہے کہ مصنف کے پاس استفسار تک رسائی ہے، جو شاید دوسری ترتیبات میں عام نہیں ہے۔ ماسکنگ کے طریقے جو اندرونی طور پر مختلف تجزیوں کے مجموعے کو اپنے مخالف کے لیے ایک نمونے کے طور پر استعمال کرتے ہیں وہ غیر مرئی تجزیوں کے خلاف بہتر طور پر منتقل ہو سکتے ہیں۔ ایک مکمل ساؤنڈنیس نقصان مواصلات کے مقصد کو شکست دیتا ہے، حالانکہ اگر بنیادی پیغام کو محفوظ رکھا جائے تو معنی کی کچھ حد تک تبدیلی قابل برداشت ہو سکتی ہے۔ ممکنہ طور پر قابل برداشت طریقے سے کچھ معنی کھونے کے لیے صرف متن کی ضرورت ہوتی ہے یا خودکار خلاصہ کی اجازت دینا دوسرے آپشن ہیں۔ اسٹیلومیٹری کو شکست دینے کے لیے ان پٹ ٹیکسٹ کو دوبارہ لکھنا، اس کے برعکس کہ کمپوزیشن کے دوران اسٹائلسٹک خصوصیات کو شعوری طور پر ہٹانا، متن کے معنی کو برقرار رکھنے میں چیلنجز پیدا کرتا ہے۔ مکمل طور پر خودکار طریقوں میں تحقیق کے لیے "سب سے اہم چیلنج" کے طور پر بے صحت کے مسئلے کا اندازہ لگائیں۔ حساسیت کے لیے، اگر کوئی متن اتنا غیر گراماتی ہے کہ ناقابل فہم ہے یا اتنا غیر تشکیل شدہ ہے کہ وہ اپنی صنف میں فٹ نہیں ہو سکتا ہے تو طریقہ کار ناکام ہو گیا ہے، لیکن اس نقطہ سے کم سمجھوتے مفید ہو سکتے ہیں۔ اگر غیر واضحتا جزوی طور پر ختم ہو جاتی ہے، تو اس بات کا امکان ہے کہ شکوک و شبہات کی تصدیق کرنے یا مزید شواہد اکٹھا کرنے کے لیے زیادہ مہنگے اور کم توسیع پذیر تجزیے کیے جائیں گے (مثال کے طور پر، فارنسک ماہر لسانیات سے مشورہ کرنا)۔ مکمل غیر واضح ناکامی کا اثر مخالف اسٹیلومیٹری انجام دینے کے محرک پر منحصر ہوتا ہے: کسی ایسے شخص کے لیے جو محض گمنام رہنے کی کوشش کر رہا ہو (مثال کے طور پر، ایک سیٹی بجانے والا)، پتہ لگانا کوئی مسئلہ نہیں ہو سکتا ؛ تاہم، ادبی جعل سازی کے لیے، پتہ لگانا تباہ کن ہوگا۔ مخالف اسٹیلومیٹری اس کے عمل کا ثبوت چھوڑ سکتی ہے، جو کہ ایک غیر واضح ناکامی ہے۔ برینن-گرینسٹڈٹ کارپس میں، متن کو ان کے اپنے ایک مشترکہ "انداز" کا اشتراک کرنے کے لیے پایا گیا ہے۔ تاہم، موجودہ شواہد کا اندازہ لگائیں کہ یہ ثابت کرنے کے لیے ناکافی ہے کہ مخالف اسٹیلومیٹری ہمیشہ پتہ لگانے کے قابل ہوتی ہے، جس میں صرف محدود طریقوں کا مطالعہ کیا گیا ہے۔ آؤٹ پٹ ٹیکسٹ کی نرمی کو بہتر بنانے سے خودکار ٹولز کا پتہ لگانے کی صلاحیت کم ہو سکتی ہے۔ مخالف تصنیف کی مجموعی شناخت کا مکمل مطالعہ نہیں کیا گیا ہے۔ اگر مصنف کے ذریعہ استعمال کیے جانے والے دستیاب طریقے اسٹائلومٹرسٹ کے لیے نامعلوم ہیں، تو یہ ناممکن ہو سکتا ہے۔ مخالف ماحول میں مصنف کی شناخت اور تصدیق کے مسائل بے وقوف یا تعاون پر مبنی مصنفین کو تسلیم کرنے سے بہت مختلف ہیں۔ تصنیف کو چھپانے کی جان بوجھ کر کی جانے والی کوششوں کو "اسٹیلومیٹرک آرٹ کی موجودہ حالت کے لیے ایک مسئلہ" کے طور پر بیان کیا گیا ہے، اور کہا گیا ہے کہ، غیر مخالف مصنفین کی شناخت میں اسٹیلومیٹری کی اعلی کارکردگی کے باوجود، مخالف طریقوں کا دستی اطلاق اسے ناقابل اعتماد بنا دیتا ہے۔ مشاہدہ کریں کہ کم جہتی اسٹیلومیٹرک ماڈل جو چھوٹی تعداد میں خصوصیات پر کام کرتے ہیں وہ مخالف اسٹیلومیٹری کے خلاف کم مزاحم ہوتے ہیں۔ تحقیق سے پتہ چلا ہے کہ مصنفین اس بات میں مختلف ہیں کہ وہ اپنے انداز کو کس حد تک بہتر طریقے سے تبدیل کرنے کے قابل ہیں، کچھ تربیت کے بغیر بھی کامیابی کے ساتھ کام انجام دینے کے قابل ہیں۔ ، کی نقل اور پنروتپادن، سے پتہ چلا کہ نقل، ترجمہ اور مبہم پن کی تینوں چیزوں نے تصنیف کے انتساب کی تاثیر کو بامعنی طور پر کم کر دیا، دستی محکومیت دستی نقل یا ترجمہ کے مقابلے میں کچھ زیادہ موثر تھی، جو ایک دوسرے کی طرح کارکردگی کا مظاہرہ کرتی تھی۔ اصل مطالعہ سے پتہ چلا کہ نقل برتر تھی۔ رپورٹ کیا گیا کہ مخالف اسٹیلومیٹری کے سادہ خودکار طریقے بھی جدید ترین تصنیف شناخت کے نظام کے لیے بڑی مشکلات کا باعث بنے، حالانکہ اس کی نمایاں مضبوطی اور حساسیت کی قیمت تھی۔ مخالفانہ طور پر باخبر شناختی نظام مخالفانہ اسٹیلومیٹری کے خلاف بہت بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کر سکتے ہیں بشرطیکہ وہ جانتے ہوں کہ کون سے ممکنہ الجھن کے طریقے استعمال کیے گئے تھے، چاہے شناخت کنندہ یہ تجزیہ کرنے میں غلطیاں کرے کہ کون سا گمنام طریقہ استعمال کیا گیا تھا۔ ایڈورسیئل مشین لرننگ ڈی آئیڈینٹیفیکیشن ڈیجیٹل واٹر مارکنگ آن لائن آئیڈینٹی مینجمنٹ آپریشنل سیکیورٹی اسٹیگنوگرافی حوالہ جات کتابچہ کمپیوٹیشنل فیلڈز آف اسٹڈی کمپیوٹیشنل لنگوسٹکس ڈیٹا انومائزیشن تکنیک ڈیجیٹل ہیومینٹیز کاؤنٹر فارنکس انفارمیشن پرائیویسی قدرتی زبان پروسیسنگ مقداری لنگوسٹکس ذاتی شناخت اسٹائلسٹکس