用途：该技能用于对软件系统开展 LINDDUN 隐私威胁建模。LINDDUN 由 KU Leuven DistriNet 研究组提出，将七类隐私威胁映射到 ISO/IEC 29100 的隐私属性，帮助团队在设计中系统识别并缓解隐私风险。
主要能力：覆盖七类威胁——Linking（关联，违反不可链接性）、Identifying（识别，违反匿名性）、Non-repudiation（不可否认，违反合理否认）、Detecting（检测，违反不可检测性）、Data Disclosure（数据泄露，违反机密性）、Unawareness（不知情，违反透明性与可干预性）、Non-compliance（不合规，违反政策与同意合规）。每类均给出定义、威胁场景与缓解策略，如数据最小化、假名化、k-匿名、差分隐私、加密、访问控制、分层通知、同意管理、DPIA 与审计等。
使用方式：采用基于数据流图（DFD）的四步流程：一、创建带隐私标注的 DFD，标注数据类型、信任边界、存储位置与期限、处理目的、访问控制；二、将威胁映射到 DFD 元素（数据流、数据存储、处理过程、外部实体）；三、为每个适用威胁构建威胁树；四、用风险矩阵按可能性与影响排序并制定缓解措施。资料还给出与 STRIDE 的对应关系，以及一场 4 小时工作坊议程和交付物清单（隐私标注 DFD、威胁登记册、缓解计划、剩余风险声明）。
适用场景：隐私敏感系统的设计评审、合规准备与威胁建模工作坊。
限制：资料未提供该技能的具体安装命令、运行环境、自动化程度或收费信息，暂未提供；实际使用需结合组织流程与适用法规判断。