数据集概述
本数据集是用于评估基于关系的威胁建模（Relationship-Based Threat Modeling）方法的完整数据，支撑EnCyCriS 2022会议论文研究。包含专家评估基准数据、威胁关系映射、一致性分析代码及补充文档，为验证该建模方法有效性提供数据支持。
文件详解
- 说明文档：
- README.md（Markdown格式）：数据集目录与内容说明，含专家使用的数据流图（DFD）链接、专家输出文件及摘要链接
- 基准数据文件：
- expert_baseline.xlsx（Excel格式）：专家对威胁建模的输出结果数据
- baseline_summary.pdf（PDF格式）：专家基准数据的汇总报告
- 代码文件：
- inter-rater-agreement_experts.py（Python格式）：计算专家间评分一致性的脚本，结果为0.192
- inter-rater-agreement.py（Python格式）：评分一致性计算通用脚本
- 威胁关系数据：
- threat_relationships.txt（TXT格式）：含“cause threat ID”“effect threat ID”字段，记录威胁间因果关联映射
- threats.xlsx（Excel格式）：威胁信息数据文件
- 图表文件：
- DocProc DFD.jpg（JPG格式）：提供给专家的数据流图（DFD）
适用场景
- 网络安全研究：验证基于关系的威胁建模方法的有效性
- 威胁分析：分析威胁间的因果关联模式
- 专家一致性评估：研究安全评估中专家间的判断一致性水平
- 安全建模方法对比：为不同威胁建模方法的性能对比提供基准数据
