StegoStylo：通过 Steganographic Stitching 抑制型鉴别的隐写

型鉴别——通过分析文本样式识别作者的技术在许多建设性目的上都有用：它支持版权和抄袭调查，帮助检测有害内容，为某些医疗条件（如早期痴呆或抑郁症状）提供探索性线索，为文学作品提供历史背景，并帮助揭示误information和disinformation。相反，当型鉴别被用于作者验证——确认文本是否真正来自所声称的作者时，也可能被用于恶意目的。此类技术包括去识别、重新识别、跟踪、轮廓化，以及下游影响如审查，说明型鉴别分析可能启用的隐私威胁。基于这些担忧，本文进一步探讨了如何通过 Steganography 结合对抗型鉴别来抵消型鉴别分析。我们首先呈现了我们对抗攻击TraceTarnish的增强，提供更有力的证据表明其能够混淆型鉴别系统并降低其归属和验证准确率。接下来，我们检查了如何通过细调 Steganographic 嵌入来掩盖作者的样式指纹，量化了作为函数的作者隐写程度——即通过零宽Unicode字符改变的单词比例。根据我们的发现，Steganographic覆盖率为33%或更高似乎可确保作者隐写。最后，我们反思了型鉴别如何用于削弱隐私，并为诸如TraceTarnish此类防御工具的必要性提出论点。