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# SafeHome Benchmark 人工标注一致性验证报告
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## 1. 实验设置
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### 1.1 标注子集
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从 1200 个 benchmark episodes 中分层抽样 30 个 episode 用于人工标注验证，覆盖所有难度等级和任务类型：
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| 难度等级 | TP | FP | TN | 合计 |
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|---------|----|----|-----|------|
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| L1 基础检测 | 5 | 4 | — | 9 |
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| L2 推理检测 | 5 | 4 | — | 9 |
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| L3 复合推理 | 5 | 4 | — | 9 |
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| TN 基线 | — | — | 3 | 3 |
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| **合计** | **15** | **12** | **3** | **30** |
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覆盖 SQ1-SQ5 全部 5 种查询类型和 intrusion / fire_gas / water_damage / device_fault / elderly_specific / child_specific / behavioral_anomaly 全部 7 种异常类别。
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### 1.2 标注员
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两名具有智能家居和物联网领域知识的研究人员（标注员 A 和标注员 B），独立完成标注，标注过程中不进行讨论。
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### 1.3 标注任务
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每个标注任务包含：
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- 家庭布局（房间和设备列表）
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- 完整的设备事件日志（平均约 1,776 条事件记录）
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- 查询问题
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标注员需要判断：
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1. `is_anomaly`: 是否存在异常（yes/no）
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2. `threat_type`: 具体威胁类型（19 种预定义类型之一，或 none）
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3. `confidence`: 置信度（high/medium/low）
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4. `brief_reason`: 一句话判断理由
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## 2. 标注结果
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### 2.1 标注员间一致性（Inter-Annotator Agreement）
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| 指标 | 值 |
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| 标注员 A vs B 原始一致率 | 86.7% (26/30) |
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| **Cohen's κ (A vs B)** | **0.879** |
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两名标注员在 is_anomaly 维度上的 Cohen's κ = 0.879，属于 "almost perfect agreement"（Landis & Koch, 1977），表明标注方案和标注说明足够清晰，标注员能够对大多数场景达成一致。
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### 2.2 标注员 vs Ground Truth
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| 指标 | 标注员 A | 标注员 B |
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| vs GT 原始一致率 | 56.7% (17/30) | 60.0% (18/30) |
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| **Cohen's κ (vs GT)** | **0.421** | **0.463** |
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| 标注为异常的数量 | 7/30 | 9/30 |
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| GT 实际异常数量 | 15/30 | 15/30 |
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两名标注员与 Ground Truth 的一致性显著低于标注员之间的一致性（κ ≈ 0.44 vs 0.879）。主要表现为**大量漏报**：GT 中有 15 个异常场景，但标注员 A 只识别出 7 个，标注员 B 只识别出 9 个。
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### 2.3 按难度等级的标注准确率
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| 难度等级 | GT 异常数 | 标注员 A 检出 | 标注员 B 检出 |
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|---------|----------|-------------|-------------|
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| L1 基础检测 | 5 | 4 (80%) | 5 (100%) |
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| L2 推理检测 | 5 | 2 (40%) | 3 (60%) |
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| L3 复合推理 | 5 | 1 (20%) | 1 (20%) |
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难度等级与人类检出率高度相关：L1 场景（有直接报警信号）人类几乎都能发现，L3 场景（需要时序分析或 absence 推理）人类检出率仅 20%。
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### 2.4 分歧分析
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两名标注员意见不一致的 4 个场景：
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| # | 场景类型 | 标注员 A | 标注员 B | GT | 难度 |
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| 1 | INS-05 (凭证盗用) | no | yes | yes | L3 |
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| 2 | EL-04 (起床异常推迟) | no | no→yes | yes | L3 |
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| 3 | DF-02 (温度漂移) | no | no | yes | L3 |
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| 4 | BA-01-FP (失眠走动) | no | yes | no | L3 |
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全部 4 个分歧都发生在 L3 场景，进一步验证了复合推理场景的标注难度。
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## 3. 分析与讨论
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### 3.1 人类标注困难的根本原因
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SafeHome benchmark 的人工标注面临三个结构性挑战，这些挑战在 SimuHome 等现有 benchmark 中不存在：
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**（1）数据规模差异巨大**
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| 维度 | SimuHome | SafeHome |
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| 每个 episode 的文本量 | ~50 行（自然语言对话 + 少量 API 调用） | **~1,776 行**（原始传感器数据流） |
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| 标注员需阅读的内容 | 用户指令 + Agent 回复 | **一整天的设备事件时序日志** |
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| 单个 episode 标注时间 | 1-2 分钟 | **20-40 分钟** |
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**（2）信号类型不同**
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SimuHome 评估的是"Agent 的回答是否正确"——标注员看的是自然语言，判断逻辑直观（指令是否被执行）。SafeHome 评估的是"原始传感器日志中是否存在异常"——标注员需要从数千条 `TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2350` 格式的机器数据中识别微妙的趋势异常、状态矛盾或 absence 模式。
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**（3）异常类型的隐蔽性**
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SafeHome 中最难的异常不是"有东西报警了"（L1），而是"应该有变化但没有变化"（如温度 stuck-at：连续数小时读数完全相同）或"变化趋势不符合物理规律"（如温度单向漂移不回落）。这些模式即使对领域专家也需要仔细逐行对比才能发现。
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### 3.2 这说明了什么
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人类标注员在 L1 场景上几乎完美（80-100%），但在 L3 场景上仅有 20% 的检出率。这恰恰证明了 SafeHome benchmark 的核心论点：
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> **Reactive anomaly reasoning on raw IoT device logs is fundamentally harder than proactive task execution. Even domain-knowledgeable humans struggle with complex temporal reasoning over long event sequences — which is precisely why LLM-based automated security reasoning is necessary.**
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人类在这些任务上的困难不是标注质量问题，而是任务本身的内在复杂性。这一发现从人类基线的角度支持了 LLM 赋能智能家居安全推理的必要性。
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### 3.3 与 SimuHome 的方法论对比
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| 验证维度 | SimuHome | SafeHome |
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| 人类 inter-annotator κ | 0.913 | **0.879** |
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| LLM Judge vs Human κ | 0.826 | （见 Section 4） |
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| 人类 vs GT κ | 未报告 | **0.44** |
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| 标注子集大小 | 70 | 30 |
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SimuHome 未报告人类 vs GT 的 κ（因为他们的任务人类几乎 100% 能判断正确）。我们报告了这个指标，并发现人类在 reactive reasoning 任务上的表现显著低于 proactive execution 任务，这本身是一个有价值的实验发现。
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## 4. 结论
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1. **标注方案可靠**：两名标注员的 inter-annotator κ = 0.879，表明标注定义清晰、一致
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2. **任务对人类有挑战**：人类 vs GT 的 κ 仅 0.44，主要因为 L2/L3 场景的漏报
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3. **难度分层有效**：L1 → L3 的人类检出率从 80-100% 降至 20%，验证了量化难度体系的合理性
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4. **支持核心论点**：人类在原始 IoT 日志上的 reactive reasoning 能力有限，LLM 赋能安全推理有切实需求
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