Abstract-We studerar tekniker för att identifiera en anonym författare via språklig stylometry, dvs jämföra skrivstil mot en corpus av texter av kända författare. Vi demonstrerar experimentellt våra teknikers effektivitet med så många som 100.000 kandidatförfattare. Med tanke på den ökande tillgången på skrivprover online, vårt resultat har allvarliga konsekvenser för anonymitet och yttrandefrihet - en anonym bloggare eller whistleblower kan avslöjas om de inte vidtar åtgärder för att fördunkla sin skrivstil. Även om det finns en stor mängd litteratur om författarigenkänning baserad på skrivstil, har nästan inget av den studerat corpora av mer än några hundra författare. Problemet blir kvalitativt annorlunda i stor skala, som vi visar, och tekniker från tidigare arbete misslyckas med att skala, både när det gäller noggrannhet och prestanda. Vi studerar en mängd olika klassifikationer, både "lazy" och "eager", och visar hur man hanterar det enorma antalet klasser. Vi utvecklar också nya tekniker för förtroendeuppskattning av klassificeringsutgångar. Slutligen visar vi stilometrisk författarskapsigenkänning på texter skrivna i olika sammanhang. I över 20% av fallen kan våra classifiers korrekt identifiera en anonym författare givet en corpus av texter från 100 000 författare; i ca 35% av fallen rätt författare är en av de 20 bästa gissningar. Om vi tillåter klassificeringen alternativet att inte göra en gissning, via förtroende uppskattning vi kan öka precisionen i topp gissning från 20% till över 80% med bara en halvering av återkallande.
En annan studie nyligen studerade författaren identifiering av Internet bloggar på en relativt stor skala, med 100 000 författare REF.
On the Feasibility of Internet-Scale Author Identification
{'venue': '2012 IEEE Symposium on Security and Privacy', 'journal': '2012 IEEE Symposium on Security and Privacy', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}