用途：为安全防护与审核栈中的隐私研究提供工程化指导，覆盖研究问题框架、PII与敏感数据检测、脱敏与去标识化评估、记忆与提取泄露研究、隐私敏感数据集整理、检测器消融实验、日志最小化政策及上线前晋升标准。
主要能力：框定威胁模型、指标与基线；设计PII检测/脱敏基准（精确率、召回率、重识别风险）；评估遮蔽、标记化、合成替换等去标识化技术；研究模型或日志泄露用户内容的可能性；整理合成数据并界定同意边界与标注规则；按语言、格式等切片汇总检测与脱敏指标；撰写隐私—效用权衡研究备忘；为生产发布定义隐私缓解措施的晋升门槛。
使用方式：按核心工作流推进，包括隐私研究框架、PII检测与脱敏研究、记忆与提取、隐私基准与数据集、日志与保留最小化、向生产交接，各步骤参考对应参考文档。产出物为威胁模型、基准规范、结果表、泄露研究报告、日志政策草案和晋升建议。
适用场景：面向安全防护和审核系统的隐私研究、检测与脱敏基准设计、去标识化技术评估、泄露面研究、隐私数据治理研究输入。
限制：GDPR/SOC 2合规审计、法律DPIA与监管映射、有害类别与越狱基准、网关与安全SLO部署、红队攻击、企业数据治理架构、人工数据平台产品伦理等不属于本技能范围，应转对应技能。涉及真实用户内容的研究计划需治理审批；合成PII仍可能编码模式，需记录局限；单一语言/格式的检测不等于全局PII检测器。
合规与法律事项：本资料未提供具体收费、价格、平台支持或效果数据。安装命令、代码示例及URL因资料未提供，故暂未提供。