本文综述神经文本生成中的作者归属与模糊化研究，指出传统方法存在局限，并探讨匿名性与隐私问题。研究涵盖集成学习混淆、隐蔽性评估、多语言机器文本检测对抗、神经网络风格分析及DeepStyle等方法，发现现有混淆易被检测，同形异义攻击尤为突出，需提升鲁棒性与隐蔽性。