🧪 Exemplo Prático - Threat Modeling com LINDDUN

Este exemplo demonstra como aplicar o modelo LINDDUN para identificar ameaças à privacidade numa aplicação que processa dados pessoais e autenticação de utilizadores.

O modelo LINDDUN permite identificar ameaças específicas associadas a:

• Linkability, Identifiability, Non-repudiation, Detectability, Disclosure, Unawareness, Non-compliance

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🎯 Contexto da aplicação

Serviço de autenticação auth-service com as seguintes características:

• Login via formulário (POST /login com email e password)
• Geração de JWT com claims: sub, email, role, iat, exp
• Endpoint /me retorna dados do utilizador autenticado
• Endpoint /admin/audits retorna logs e ações do utilizador
• Sem consentimento explícito ou informação sobre retenção de dados

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📈 Modelo de dados e fluxos (DFD simplificado)

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🔍 Ameaças identificadas (modelo LINDDUN)

Categoria	Ameaça identificada	Impacto	Requisito associado (Cap. 2)
Linkability	JWT permite rastrear utilizadores entre sessões e apps	Alta	REQ-DAT-008: JWT não deve conter IDs rastreáveis
Identifiability	Endpoint /me expõe email e role diretamente	Média	REQ-DAT-002: Minimizar exposição de dados identificáveis
Unawareness	Utilizador não informado sobre uso dos dados	Alta	REQ-PRI-001: Política de privacidade obrigatória
Non-compliance	Sem registo de consentimento ou base legal	Alta	REQ-PRI-004: Consentimento explícito e auditável
Disclosure	Logs acessíveis via /admin/audits contêm emails completos	Alta	REQ-LOG-004: Pseudonimização de dados em logs

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✅ Recomendações de controlo

• Anonimizar ou pseudonimizar claims sensíveis nos JWT (usar sub sem email)
• Aplicar RBAC ao endpoint /admin/audits e filtrar dados retornados
• Mostrar aviso e link para política de privacidade antes do login
• Implementar registo de consentimento com data, IP e finalidade

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🧭 Validação de requisitos do Cap. 2

Este modelo valida a necessidade de aplicar requisitos das seguintes categorias:

• Privacidade e Dados Pessoais (REQ-DAT-*)
• Consentimento e Informação (REQ-PRI-*)
• Logging e Auditoria (REQ-LOG-*)

Todos os requisitos devem ser:

• Gerados automaticamente a partir do modelo;
• Validados em backlog ou código (ex: commits, testes);
• Rastreáveis no CI/CD ou na ferramenta de threat modeling (ex: IriusRisk).

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O uso de LINDDUN permite antecipar riscos legais e operacionais associados a dados pessoais e reforçar a cobertura do Capítulo 2 de forma orientada a ameaças.

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