触发间隔不规律（不是周期性的），且频率较低（几分钟一次不是几十秒一次）

[2026-06-02T07:13:25] entrance_occupancy | Occupancy=1 (有人)

[2026-06-02T07:13:33] front_door_contact | StateValue=True (门已关)

[2026-06-02T07:13:34] entrance_occupancy | Occupancy=1 (门刚关仍检测到有人，合理)

[2026-06-02T07:18:26] entrance_occupancy | Occupancy=1

[2026-06-02T07:23:26] entrance_occupancy | Occupancy=1

[2026-06-02T07:28:26] entrance_occupancy | Occupancy=1

[2026-06-02T07:33:26] entrance_occupancy | Occupancy=1

[2026-06-02T07:38:26] entrance_occupancy | Occupancy=1

[2026-06-02T07:43:26] entrance_occupancy | Occupancy=1

[2026-06-02T07:48:26] entrance_occupancy | Occupancy=1

Hypothesis: A

日志显示该时间段内其他区域（如 master_bedroom, kids_room）也有 occupancy=1 的记录，表明家中确实有人活动。

front_door_contact 在 07:13:33 关闭后，entrance_occupancy 保持为 1 一段时间后才变为 0（虽然日志中未直接看到变 0 的时刻，但在 07:18 之前有间隔），符合人在玄关活动的逻辑。

后续日志中，entrance_occupancy 的变化与 front_door_contact 的状态变化（开门关门）有一定时间上的相关性，例如 16:30:02 开门后 occupancy 变为 1。

触发频率极高且非常规律（大约每 5 分钟一次），这比正常人类进出频率要高得多。
缺乏明确的 '离开' 动作记录来证明每次 trigger 都是新的人进入。

Hypothesis: B

这种严格的 5 分钟周期（±几秒误差）极不可能是自然的人类活动模式。

在同一时间段内，master_bedroom_occupancy 和 kids_room_occupancy 也显示出类似的频繁波动，但 entrance 区域的波动尤为密集和规律，暗示可能是传感器本身的故障而非单一人员移动。

无法完全排除多人在屋内快速穿梭的可能性，尽管概率较低。 系统可能正在以某种自动化方式模拟或重放数据（虽然不太可能）。

entrance_occupancy 传感器故障 → 产生规律的误报信号（异常因果）

住户实际活动 → 偶尔触发传感器（正常因果，被淹没在噪声中）

前厅门状态变化 → 理论上应引起 occupancy 变化，但 sensor 输出不受物理状态严格约束（异常关联）

entrance_occupancy 传感器表现出非人类的规律性周期性触发（约每 5 分钟一次），疑似硬件故障或校准失效。

暂时禁用该传感器的报警功能，避免误触发。

监控该区域的其他传感器（如 motion sensor 如果有区别）以确认是否为局部问题。

Explanation: 假设A: [normal] 住户在早晨起床后频繁进出玄关（洗漱、穿鞋、拿包等），导致运动传感器周期性触发。这是正常的家庭活动模式。

Explanation: 假设B: [anomaly] entrance_occupancy 传感器出现硬件故障或校准错误，导致其极其规律地每隔约 5 分钟触发一次（07:18, 07:23, 07:28...），即使没有人员进出，这种精确的周期性不符合人类行为特征。

Explanation: 最可能假设: B, 置信度: high

Explanation: 误报可能性: 如果忽略这种高频周期性，可能会误判为有人持续徘徊，但实际上很可能是设备故障导致的误报。考虑到没有其他入侵迹象（如门锁异常操作、窗户打开），误报风险主要集中在对“有人”状态的错误判断上。

暂时禁用该传感器的报警功能，避免误触发。

Hypothesis: A

Hypothesis: B

这种严格的 5 分钟周期（±几秒误差）极不可能是自然的人类活动模式。

住户实际活动 → 偶尔触发传感器（正常因果，被淹没在噪声中）


DF-02-FP: 夏季午后持续升温（正常日照效应）

温度上升后在午后到达峰值并回落，符合日间正弦曲线；而真正的漂移是不回落的单向偏移

[2026-06-25T07:09:07] kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = None — 传感器在有人活动时突然停止上报数据

[2026-06-25T07:31:00] kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = None — 厨房窗户打开时，温度传感器再次无读数

[2026-06-25T18:17:00] kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = None — 烹饪开始时（灶具开启），温度传感器无读数

[2026-06-25T19:11:00] kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = None — 窗户外部状态变化时，传感器无读数

[2026-06-25T20:43:06] kids_room_window | WindowCovering.CurrentPositionLiftPercent100ths = 10000 — 窗帘位置突变至完全闭合（100%）

[2026-06-25T22:17:23] master_bedroom_window | WindowCovering.CurrentPositionLiftPercent100ths = 10000 — 主卧窗帘位置突变至完全闭合

[2026-06-25T18:33:00] master_bedroom_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2450 — 短时间内温度从 ~2300 跳变至 2450 (23.5°C)，随后恢复正常

[2026-06-25T20:33:00] master_bedroom_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2550 — 短时间内温度从 ~2270 跳变至 2550 (25.5°C)

[2026-06-25T19:33:00] master_bedroom_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2520 — 短时间内温度从 ~2280 跳变至 2520 (25.2°C)

[2026-06-25T21:33:00] master_bedroom_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2510 — 短时间内温度从 ~2240 跳变至 2510 (25.1°C)

Hypothesis: A

日志中多次出现 'MeasuredValue = None'，这通常是 Matter 协议中设备临时离线或电池低电的常见表现。

温度跳变时间点（如 18:33, 19:33, 20:33, 21:33）往往对应着用户进出房间或调整设备的潜在行为（虽然日志未直接显示开关机命令，但 occupancy 有波动）。

厨房温度传感器在烹饪前（18:17）和烹饪中缺失数据可能是高温导致传感器保护性休眠或通信干扰。

温度跳变幅度极大且频繁（一天内 4 次超过 2°C 的突变），在没有对应的 HVAC 控制命令（如 thermostat setpoint change）的情况下，很难用简单的‘自然波动’解释。

厨房温度传感器在多个不同时间段（早晨、傍晚、深夜）均返回 None，显示出系统性故障而非偶发事件。

Hypothesis: B

Master bedroom 温度传感器在短时间内（约 1-2 分钟内）出现 2°C 以上的阶跃式变化（例如 18:33 从 23°C 跳到 25.5°C），这在无热源介入的房间极不寻常。

厨房温度传感器反复返回 None，特别是在高负荷场景（烹饪）下，强烈暗示硬件故障或校准丢失。

窗帘电机执行器状态突变（从开到关）缺乏明显的用户指令记录，可能伴随传感器读数异常，表明自动化逻辑混乱或设备卡滞。

没有直接的证据（如 LockOperationError 或 Alarm）证明设备处于损坏状态，None 值也可能是网络丢包所致。

因果关系：KitchenCookSurface OnOff=True → KitchenTempSensor=None （异常关联）：通常开火会导致温度上升，但传感器应报告高温而非无数据，表明传感器可能在高温下失效或通信中断。

因果关系：MasterBedroomOccupancy=1 → MasterBedroomTempJump (+2°C) （异常关联）：在无外部热源描述的情况下，室内温度不应如此剧烈且快速地自发升高，推测为传感器漂移或校准错误。

因果关系：WindowCovering Position Change → Temp Sensor Data Loss （间接关联）：窗帘状态改变后紧接着传感器数据丢失，可能存在联动故障或供电不稳。

master_bedroom 区域温度传感器存在严重的读数漂移/校准错误及间歇性故障，导致环境温度监测不可靠，影响舒适度控制和潜在的安全预警能力。

立即检查并重新校准 master_bedroom 的温度传感器。
对厨房温度传感器进行功能测试或更换，特别是在高温环境下验证其稳定性。
检查智能家居网关与这些传感器的网络连接信号强度，排除物理链路问题。

Explanation: 假设A: [normal] 传感器存在间歇性通信故障或电源波动导致的数据丢失（None），而温度跳变是住户调节空调或开窗导致的正常环境变化。

Explanation: 假设B: [anomaly] master_bedroom 的温度传感器发生严重漂移或校准错误，导致读数在无人操作情况下出现数摄氏度的非物理性突变；同时厨房传感器可能因过热或故障频繁失效。

Explanation: 最可能假设: B, 置信度: high

Explanation: 误报可能性: 低风险。虽然通信中断（None）很常见，但结合频繁的阶跃式温度跳变（>2°C）和特定场景下的持续无读数，单纯的网络丢包无法解释所有现象，传感器硬件故障的可能性远高于误报。

Hypothesis: A

Hypothesis: B


DF-05-FP: 烟雾报警器正常自检

有完整的自检流程（TestInProgress=true → SelfTestComplete → TestInProgress=false），不是HardwareFault

2026-06-10T06:59:00 kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = None — 传感器在有人且灶具关闭后首次报告空值

2026-06-10T07:06:03 kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = None — 传感器在几分钟后又报告空值，期间无任何操作

2026-06-10T18:18:00 kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = None — 当厨房灯开启且灶具即将开启时再次报告空值

2026-06-10T19:23:00 kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = None — 在窗户打开后（可能通风）报告空值，但非连续固定值

2026-06-10T06:58:07 dining_room_occupancy | OccupancySensing.Occupancy = 1 且 06:59:00 kitchen_temp_sensor = None — 人员在场但温度数据缺失

传感器因短暂电源波动或网络丢包导致临时通信失败，随后恢复。

Hypothesis: A

异常多次发生（至少4次不同时间点）：06:59, 07:06, 18:18, 19:23，间隔时间长，非瞬时事件。

每次缺失前都有正常读数，缺失后也未立即自动恢复（如06:59缺失直到日志结束未再出现该时段后续正常值）。

缺失时间点与特定环境变化（如开窗、开灯）无明确因果关联，排除干扰因素。

Hypothesis: B

直接证据：Multiple instances of MeasuredValue=None from the same sensor over hours/days indicate persistent failure.

间接证据：其他区域传感器（living_room, master_bedroom, kids_room）在同一时间段持续正常上报数值，排除了全局网络/电源问题。

间接证据：用户活动频繁（occupancy=1），若为人为遮挡应伴随运动传感器异常，但未观察到。

没有明确的硬件故障日志（如 HardwareFaultAlert）被触发。

kitchen_temp_sensor hardware fault → Multiple consecutive/readings of None (异常因果关系)

User activity in kitchen → Normal temperature readings before failures (正常因果，后被中断)

厨房温度传感器疑似永久性故障，多次返回空值导致无法监控室内温度及联动空调/烟雾报警逻辑失效。

立即安排技术人员检查并更换 kitchen_temp_sensor 设备。
在维修完成前，建议手动每日两次测量厨房温度以弥补监测空白。
确认更换新设备后，验证其是否能稳定上报数值并与现有智能家居系统兼容。

Explanation: 假设A: [normal] 传感器因短暂电源波动或网络丢包导致临时通信失败，随后恢复。

Explanation: 假设B: [anomaly] kitchen_temp_sensor 硬件故障（stuck-at-fault），无法持续上报有效读数，需更换设备。

Explanation: 最可能假设: B, 置信度: high

Explanation: 误报可能性: 低风险。由于多个独立时间点均出现相同传感器的 None 值，且其他设备正常工作，误报可能性极低。唯一不确定性是是否存在未被记录的短暂重启，但频率太高不符合重启特征。

传感器因短暂电源波动或网络丢包导致临时通信失败，随后恢复。

Hypothesis: A

缺失时间点与特定环境变化（如开窗、开灯）无明确因果关联，排除干扰因素。

Hypothesis: B

没有明确的硬件故障日志（如 HardwareFaultAlert）被触发。


触发间隔不规律（不是周期性的），且频率较低（几分钟一次不是几十秒一次）

[2026-06-01T07:49:27] front_door_contact | BooleanState.StateValue = False (门开) → [2026-06-01T07:49:31] front_door_contact | BooleanState.StateValue = True (门关): 仅间隔 4 秒

[2026-06-01T16:33:02] front_door_contact | BooleanState.StateValue = False (门开) → [2026-06-01T16:33:03] entrance_occupancy | OccupancySensing.Occupancy = 1 (有人): 开门瞬间即检测到人体，无延迟

[2026-06-01T17:52:02] front_door_contact | BooleanState.StateValue = False (门开) → [2026-06-01T17:52:03] entrance_occupancy | OccupancySensing.Occupancy = 1 (有人): 开门瞬间即检测到人体

[2026-06-01T22:45:26] front_door_contact | BooleanState.StateValue = True (门关) → [2026-06-01T22:45:27] front_door_lock | DoorLock.LockState = 1 (已锁): 关门后立即自动上锁

[2026-06-01T07:49:28] entrance_occupancy | OccupancySensing.Occupancy = 1, [2026-06-01T07:49:32] front_door_lock | LockOperation(Auto), [2026-06-01T07:49:32] LockState=1: 有人进入后迅速自动上锁，逻辑连贯

[2026-06-01T16:33:03] entrance_occupancy | OccupancySensing.Occupancy = 1, [2026-06-01T16:33:09] kids_room_light | OnOff.OnOff = True: 进门后儿童房灯亮，符合家庭内部活动模式

[2026-06-01T17:52:07] living_room_occupancy | OccupancySensing.Occupancy = 1, [2026-06-01T17:52:10] living_room_light_1 | OnOff.OnOff = True: 进门后客厅灯亮，符合正常行为

[2026-06-01T22:45:27] front_door_lock | Event: LockOperation(LockOperationType=0, OperationSource=Auto): 系统记录的自动上锁事件与传感器状态一致

All occupancy sensor readings are either 0 or 1 with no fixed values for >2 hours.

No extremely regular periodic triggers detected in entrance occupancy.

Hypothesis: A

Door contact state changes align perfectly with lock operations and light activations (e.g., 07:49, 16:33, 17:52, 22:45).

Occupancy detection occurs immediately upon door opening and is followed by logical indoor actions (lights on, moving to other rooms).

No contradictory events found (e.g., door open while inside is occupied elsewhere without explanation is not present; all entries lead to internal activity).

The sequence of 'Door Open -> Occupancy Detected -> Auto Lock' at 07:49 matches a resident returning home routine.

Hypothesis: B

If the sensors were malfunctioning (e.g., stuck open or false positives), we would expect erratic behavior like rapid toggling between open/closed without corresponding user action, or occupancy triggering without door interaction. None of this is observed.

The correlation between door status and subsequent actions (locking, lighting up rooms) is too consistent for random hardware faults.

Cause: Resident opens front door -> Effect: DoorContact reports False (Open); Relation: Normal.

Cause: Door opens + Motion sensor detects person -> Effect: EntranceOccupancy reports 1; Relation: Normal.

Cause: System logic triggered by Occupancy=1 after DoorOpen -> Effect: FrontDoorLock auto-locks (LockState=1); Relation: Normal (Security feature).

Cause: User enters home -> Effect: Interior lights turn on (Kids room/Living room); Relation: Normal (Automation).

Entrance sensors are functioning normally, accurately detecting door states and occupancy during standard residential activities.

Explanation: 假设A: [normal] 住户正常的进出活动。门口传感器和运动传感器协同工作，记录开门、有人进入、随后关灯/锁门或打开室内灯光等标准日常流程。

Explanation: 假设B: [anomaly] 传感器故障导致误报。例如门接触传感器灵敏度过高将风动当作开门，或运动传感器因环境干扰产生鬼影触发。

Explanation: 最可能假设: A, 置信度: high

Explanation: 误报可能性: Low. The data shows highly coherent sequences of physical events (door open/close) matching digital states and human-like responses (lighting up rooms, locking doors). There are no signs of sensor drift, sticking, or random noise.

Hypothesis: A

Hypothesis: B


DF-06-FP: 窗帘正常移动但速度慢

```json
{
  "step1_evidence": [
    "2026-06-24T06:19:19 - second_bedroom_window | WindowCovering.CurrentPositionLiftPercent100ths = 5500 (窗帘正在关闭过程中)",
    "2026-06-24T06:19:30 - second_bedroom_window | WindowCovering.CurrentPositionLiftPercent100ths = 7000 (位置继续变化)",
    "2026-06-24T06:19:30 - second_bedroom_window | WindowCovering.OperationalStatus = 0b000000 (状态变为空闲/停止)",
    "2026-06-24T06:45:12 - second_bedroom_window | WindowCovering.CurrentPositionLiftPercent100ths = 0 (窗帘完全关闭)",
    "未发现其他与 second_bedroom 传感器相关的异常事件（如读数固定、矛盾状态或报警）"
  ],
  "step2_hypotheses": [
    {
      "id": "A",
      "type": "normal",
      "description": "住户在早晨起床后（06:13 检测到有人），拉开并随后拉上第二卧室的窗帘，这是正常的日常作息行为。"
    },
    {
      "id": "B",
      "type": "anomaly",
      "description": "窗帘执行器卡住或故障，导致无法完全打开或关闭，或者传感器读数与实际物理位置不同步。"
    }
  ],
  "step3_verification": [
    {
      "hypothesis": "A",
      "supporting": [
        "06:13 检测到 master_bedroom_occupancy=1，随后不久 (06:19) 触发窗帘操作，时间间隔符合人类从主卧移动到次卧的操作逻辑。",
        "窗帘位置从 5500 -> 7000 -> 0 的变化序列清晰且符合物理运动规律（部分开启 -> 移动中 -> 完全关闭）。",
        "OperationalStatus 在动作结束后正确报告为空闲 (0b000000)，表明系统能够识别动作完成。",
        "日志中没有出现 'None' 值的温度读数或其他传感器故障标志。"
      ],
      "opposing": []
    },
    {
      "hypothesis": "B",
      "supporting": [],
      "opposing": [
        "窗帘位置数值随时间平滑增加（5500->7000->10000），没有出现长时间停滞不前的现象，排除了电机完全卡死的可能性。",
        "最终位置到达 0（完全关闭），说明执行器成功完成了行程。",
        "没有伴随 DoorLockAlarm 或 HardwareFaultAlert 等硬件故障报警。"
      ]
    }
  ],
  "step4_causal": [
    "正常因果：住户进入次卧区域 → 触发 Occupancy=1 → 用户手动控制窗帘开合。",
    "正常因果：窗帘电机接收指令 → Position 数值逐步变化 → 到达目标位置后 OperationalStatus 更新为空闲。"
  ],
  "step5_assessment": {
    "most_likely_hypothesis": "A",
    "confidence": "high",
    "severity": "none",
    "false_positive_risk": "极低。日志显示完整的操作序列和合理的数值变化，没有任何迹象表明设备处于故障或受攻击状态。"
  },
  "step6_decision": {
    "is_anomaly": false,
    "threat_type": "none",
    "threat_description": "second_bedroom 区域的窗帘设备工作正常，传感器和执行器均无异常，记录的是住户正常的开窗/关窗行为。",
    "recommended_actions": []
  }
}
```

Explanation: 假设A: [normal] 住户在早晨起床后（06:13 检测到有人），拉开并随后拉上第二卧室的窗帘，这是正常的日常作息行为。

Explanation: 假设B: [anomaly] 窗帘执行器卡住或故障，导致无法完全打开或关闭，或者传感器读数与实际物理位置不同步。

Explanation: 最可能假设: A, 置信度: high

Explanation: 误报可能性: 极低。日志显示完整的操作序列和合理的数值变化，没有任何迹象表明设备处于故障或受攻击状态。

Hypothesis: A

日志中没有出现 'None' 值的温度读数或其他传感器故障标志。

Hypothesis: B

最终位置到达 0（完全关闭），说明执行器成功完成了行程。


DF-02-FP: 夏季午后持续升温（正常日照效应）

[2026-06-12T18:55:00] master_bedroom_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2450 — 读数从 ~2287 瞬间跳变至 2450 (24.5°C)，随后在 20:55 再次跳变至 2550 (25.5°C)，数值极不稳定且无物理加热源支持。

[2026-06-12T20:55:00] master_bedroom_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2550 — 读数在夜间无空调/窗户开启情况下，再次出现高达 25.5°C 的异常峰值。

[2026-06-12T21:55:00] master_bedroom_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2510 — 晚间再次出现约 25.1°C 的孤立高值，与前后的 22°C 左右形成巨大反差。

[2026-06-12T19:55:00] master_bedroom_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2520 — 晚间第一次出现 25.2°C 的异常读数。

[2026-06-12T22:35:20] master_bedroom_window | WindowCovering.CurrentPositionLiftPercent100ths = 10000 — 窗帘完全关闭（正常操作），排除了阳光直射导致室温升高的可能性。

Hypothesis: A

时间间隔过长：异常读数出现在 18:55, 19:55, 20:55, 21:55 等不连续的整点时刻，不符合使用单一电器的行为模式。

数值过高：最高达 25.5°C，远超普通人体活动或单件电子设备引起的温升范围。

多房间一致性差：同一时间其他房间（living_room, kitchen）温度稳定在 22-23°C 范围内，未受同等影响。

缺乏关联事件：日志中未记录任何大功率设备（如 heater）在该时间段于主卧开启的记录。

Hypothesis: B

数据模式特征：温度读数呈现‘低 - 高 - 低’的剧烈锯齿状波动，而非平滑的自然变化曲线。

时间点规律性：异常读数精确出现在 18:55, 19:55, 20:55, 21:55，暗示可能是定时上报错误、固件 Bug 或通信干扰导致的周期性数据丢包/重传错误。

环境隔离性：主卧门窗关闭（窗帘拉上），外部热源被阻断，室内温度理应随时间缓慢下降，而非反复回升。

因果关系 1: 传感器内部故障/通信错误 → 温度读数随机跳变至 24-25°C（异常关联，非物理因果）。

因果关系 2: 窗帘关闭 + 夜间无日照 → 室内温度应自然回落（正常因果），但传感器读数违背此规律。

因果关系 3: 用户未开启额外热源 → 室温不应出现多次突增（正常因果缺失）。

主卧室温度传感器工作异常，报告了多次与周围环境和实际物理规律严重不符的高温读数，属于传感器故障。

暂时将该传感器从自动化场景（如温控联动）中移除，改用客厅或其他区域温度作为参考，直至故障修复。

如果可能，手动测量主卧实际温度以验证故障。

Explanation: 假设A: [normal] 住户在卧室使用了个人便携式电器（如笔记本电脑、小型取暖器）或进行了剧烈运动，导致局部温度短暂升高，传感器捕捉到了这些瞬态变化。

Explanation: 假设B: [anomaly] master_bedroom_temp_sensor 传感器发生故障，存在严重的随机漂移（Drift）或粘滞（Stuck-at/Intermittent glitch）问题，导致报告的温度值与实际环境温度严重不符。

Explanation: 最可能假设: B, 置信度: high

Explanation: 误报可能性: 较低。虽然极端高温可能由真实热源引起，但多个离散时间点出现一致的高偏差且伴随其他房间正常，强烈指向传感器本身的数据完整性问题而非真实环境变化。

如果可能，手动测量主卧实际温度以验证故障。

Hypothesis: A

数值过高：最高达 25.5°C，远超普通人体活动或单件电子设备引起的温升范围。

Hypothesis: B

因果关系 3: 用户未开启额外热源 → 室温不应出现多次突增（正常因果缺失）。


DF-04-FP: 门锁响应延迟但最终成功锁定

2026-06-29T07:37:29 front_door_lock | Event: LockOperation(LockOperationType=1, OperationSource=Manual) — 用户手动操作解锁

2026-06-29T07:37:29 front_door_lock | DoorLock.LockState = 2 — 门锁状态变为已解锁

2026-06-29T07:37:31 front_door_contact | BooleanState.StateValue = False — 门传感器报告门已打开

2026-06-29T07:37:32 entrance_occupancy | OccupancySensing.Occupancy = 1 — 玄关运动传感器检测到有人

2026-06-29T07:37:36 front_door_contact | BooleanState.StateValue = True — 门传感器报告门已关闭

2026-06-29T07:37:37 front_door_lock | Event: LockOperation(LockOperationType=0, OperationSource=Auto) — 系统自动执行上锁命令

2026-06-29T07:37:37 front_door_lock | DoorLock.LockState = 1 — 门锁状态变回已锁定

2026-06-29T16:14:00 front_door_lock | Event: LockOperation(LockOperationType=1, OperationSource=Manual) — 晚间手动解锁

2026-06-29T16:14:00 front_door_contact | BooleanState.StateValue = False — 门打开

2026-06-29T16:14:03 entrance_occupancy | OccupancySensing.Occupancy = 1 — 检测到人员进入

Hypothesis: A

2026-06-29T07:37:32 检测到 Occupancy=1 后，紧接着在 07:37:36 门即关闭 (True)，时间间隔仅 4 秒，符合快速进出的特征。

2026-06-29T07:37:37 立即触发 Auto 上锁事件，且 LockState 迅速变为 1，表明自动化流程正常响应。

2026-06-29T16:14:03 同样在短时间内 (3s) 完成关门动作，行为一致。

整个时间段内没有其他异常的运动传感器触发（如门开后长时间无人移动或反复开关），排除了徘徊行为。

Hypothesis: B

没有任何证据显示有人在主门锁闭后非法进入（例如：门锁显示 Locked 但门传感器显示 False）。

没有发现多个独立入口同时被触发的情况。

运动传感器的激活紧随开门事件之后，逻辑连贯，不符合尾随入侵通常具有的‘滞后’或‘隐蔽’特征。

用户手动解锁 → 门锁状态变为 Unlocked → 物理开门 → 门传感器检测为 Open → 运动传感器检测到人体活动（正常因果链完整）

门传感器检测为 Closed → 系统判定安全条件满足 → 自动执行上锁命令 → 门锁状态变为 Locked（正常因果）

无异常关联：未发现‘门已关闭’但‘运动传感器持续触发’的情况，也未发现‘门锁已锁’但‘门传感器仍报开’的矛盾状态。

entrance 区域的所有传感器和门锁事件均表现为正常的日常出入行为，无安全威胁。

Explanation: 假设A: [normal] 住户在早晨和傍晚正常进出房屋，手动开门、短暂停留或快速通过，随后自动/手动关门并上锁。这是典型的日常行为模式。

Explanation: 假设B: [anomaly] 存在尾随入侵（Tailgating）风险，即非授权人员在主人开门后跟随进入；或者门锁在执行自动上锁时出现延迟或失败，导致窗户未关或其他安全隐患（但日志中无直接证据支持此点）。

Explanation: 最可能假设: A, 置信度: high

Explanation: 误报可能性: 极低。所有设备状态变化（解锁、开门、有人、关门、上锁）在时间线上紧密衔接，完全符合人类进出行为的物理规律。没有任何数据点支持异常假设。

Hypothesis: A

Hypothesis: B

没有发现多个独立入口同时被触发的情况。


DF-04-FP: 门锁响应延迟但最终成功锁定

2026-06-02T07:46:27 entrance_occupancy | OccupancySensing.Occupancy = 1 — 门锁刚被自动解锁（LockOperationType=0）且门传感器状态为关闭（True），但 occupancy 立即变为 1，存在逻辑矛盾

2026-06-02T07:51:28 entrance_occupancy | OccupancySensing.Occupancy = 1 — 此时所有其他房间（包括客厅、主卧、次卧、厨房等）的 occupancy 均为 0，唯独玄关有人，不符合正常家居活动规律

2026-06-02T07:56:28 entrance_occupancy | OccupancySensing.Occupancy = 1 — 同样，所有其他房间 occupancy=0，仅玄关有人

2026-06-02T08:01:28 entrance_occupancy | OccupancySensing.Occupancy = 1 — 模式重复：其他区域无人，仅玄关触发

2026-06-02T08:06:28 entrance_occupancy | OccupancySensing.Occupancy = 1 — 持续异常：非人类活动可解释的单点孤立占用

Hypothesis: A

在长达数小时的时间段内（07:46–09:00+），多次出现‘仅玄关有人，其余全房无人’的情况，这不符合正常人的行为模式（人通常会从一个房间移动到另一个房间）。

没有伴随任何与玄关活动相关的设备操作（如开灯、开门、使用智能音箱等），纯传感器触发缺乏上下文支持。

时间间隔过于规律（约每 5 分钟一次），接近硬件故障特征而非随机人类行为。

Hypothesis: B

多次出现‘孤岛式’占用：仅玄关 sensor 报 Occupancy=1，其余所有房间均为 0，这是典型的入侵者滞留或尾随后未深入室内的迹象。

发生在早晨出门时段（07:xx），可能是有人趁主人外出时潜入玄关徘徊。

无相关灯光或设备激活记录，说明该人员可能刻意避免引起注意，符合隐蔽行为特征。

entrance_occupancy=1 + 其他房间 occupancy=0 → 可能存在非授权人员在玄关区域活动（异常关联）

front_door_lock auto-unlock → entrance_occupancy=1 → 若无后续动作则更可疑（异常因果链）

正常因果缺失：无任何合理的人类移动路径能解释为何人只停留在玄关而不进入其他房间

检测到疑似入侵者在玄关区域长时间逗留，且未进入其他房间，伴随门锁自动解锁事件，存在尾随或潜入住所风险。

立即通知住户检查玄关及入户门是否有陌生人痕迹。 调取玄关摄像头录像（如有）确认现场情况。 临时加强门锁监控频率，并考虑启用报警联动机制。 建议联系物业或安保服务进行上门核查。

Explanation: 假设A: [normal] 住户在玄关短暂停留（如穿鞋、放包、看手机），导致运动传感器周期性触发，而其他房间暂时无人。

Explanation: 假设B: [anomaly] 外部人员尾随进入或非法滞留于玄关区域，而内部住户尚未察觉或未移动至其他房间，导致运动传感器异常报告孤立的‘有人’状态。

Explanation: 最可能假设: B, 置信度: high

Explanation: 误报可能性: 较低。虽然理论上可能存在极端情况（如住户卡在门口不动），但在多房间联动监控下，连续数小时反复出现单一房间孤立占用的现象极大概率是安全威胁而非误报。

Hypothesis: A

时间间隔过于规律（约每 5 分钟一次），接近硬件故障特征而非随机人类行为。

Hypothesis: B

发生在早晨出门时段（07:xx），可能是有人趁主人外出时潜入玄关徘徊。

无相关灯光或设备激活记录，说明该人员可能刻意避免引起注意，符合隐蔽行为特征。

正常因果缺失：无任何合理的人类移动路径能解释为何人只停留在玄关而不进入其他房间


DF-05-FP: 烟雾报警器正常自检

```json
{
  "step1_evidence": [
    "2026-06-05T07:22:00 | living_room_smoke_alarm | SmokeCoAlarm.TestInProgress = True — 烟雾报警器触发自检，非真实火警事件。",
    "2026-06-05T07:22:30 | living_room_smoke_alarm | Event: SelfTestComplete() — 自检完成，设备恢复正常状态（ExpressedState=0）。",
    "2026-06-05T18:22:00 | kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = None — 厨房温度传感器在烹饪开启时报告无数据。",
    "2026-06-05T19:28:00 | kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = None — 厨房温度传感器再次报告无数据。",
    "2026-06-05T18:22:00 - 18:45:00 | kitchen_temp_sensor | 连续缺失读数 — 在灶具开启期间（18:21）持续无法获取温度值。"
  ],
  "step2_hypotheses": [
    {
      "id": "A",
      "type": "normal",
      "description": "厨房温度传感器的间歇性数据丢失是正常的通信波动或短暂的重连延迟，不影响整体安全监控功能。"
    },
    {
      "id": "B",
      "type": "anomaly",
      "description": "厨房温度传感器存在硬件故障（sensor_malfunction），导致其在关键时段（烹饪时）持续无法上报数据，可能掩盖过热风险。"
    }
  ],
  "step3_verification": [
    {
      "hypothesis": "A",
      "supporting": [
        "日志显示其他所有房间的温度传感器工作正常且数据连续。",
        "缺失数据的时间点（如 19:28）前后有短暂的恢复记录，表明可能是瞬时丢包而非永久损坏。"
      ],
      "opposing": [
        "在灶具开启（18:21）后，温度传感器连续超过 20 分钟（至 18:45 左右及后续多次）完全返回 None，频率和持续时间远超正常通信延迟范围。",
        "这种持续性缺失与正常的周期性丢包模式不符，更指向设备层面的持续性故障。"
      ]
    },
    {
      "hypothesis": "B",
      "supporting": [
        "证据 3、4、5 显示厨房温度传感器在多个不同时间点（包括烹饪活动期间）反复返回 None，表现出明显的持续性故障特征。",
        "当灶具开启产生热量时，温度传感器本应实时反馈，但在此期间完全静默，这直接违反了正常因果逻辑。"
      ],
      "opposing": []
    }
  ],
  "step4_causal": [
    "因果关系 1: 灶具开启 (OnOff=True) → 厨房温度上升 — 正常物理过程。",
    "因果关系 2: 灶具开启 → 厨房温度传感器报告 None — 异常关联，表明传感器未能感知或上报预期的温度变化，属于传感器故障。"
  ],
  "step5_assessment": {
    "most_likely_hypothesis": "B",
    "confidence": "high",
    "severity": "medium",
    "false_positive_risk": "虽然不能排除网络配置问题导致特定设备持续断线，但考虑到多时段重复发生且发生在高负载场景（烹饪），判定为硬件故障的置信度很高。误报可能性低。"
  },
  "step6_decision": {
    "is_anomaly": true,
    "threat_type": "sensor_malfunction",
    "threat_description": "厨房温度传感器出现严重故障，在烹饪等高风险场景下持续无法上报数据，可能导致无法及时监测过热情况，存在潜在的火灾风险隐患。",
    "recommended_actions": [
      "立即安排技术人员检查并更换厨房温度传感器。",
      "在修复前，建议用户烹饪时保持人工留意，或暂时手动监控该区域温度。",
      "检查 Matter 网关的网络连接稳定性，以排除因网络拥塞导致的持续丢包可能性。"
    ]
  }
}
```

Explanation: 假设A: [normal] 厨房温度传感器的间歇性数据丢失是正常的通信波动或短暂的重连延迟，不影响整体安全监控功能。

Explanation: 假设B: [anomaly] 厨房温度传感器存在硬件故障（sensor_malfunction），导致其在关键时段（烹饪时）持续无法上报数据，可能掩盖过热风险。

Explanation: 最可能假设: B, 置信度: high

Explanation: 误报可能性: 虽然不能排除网络配置问题导致特定设备持续断线，但考虑到多时段重复发生且发生在高负载场景（烹饪），判定为硬件故障的置信度很高。误报可能性低。

立即安排技术人员检查并更换厨房温度传感器。

在修复前，建议用户烹饪时保持人工留意，或暂时手动监控该区域温度。

Hypothesis: A

日志显示其他所有房间的温度传感器工作正常且数据连续。

这种持续性缺失与正常的周期性丢包模式不符，更指向设备层面的持续性故障。

Hypothesis: B


DF-06-FP: 窗帘正常移动但速度慢

未发现可疑事件：所有温度传感器读数在一天内呈现自然的正弦波动曲线（凌晨最低，午后最高，晚间回落），波动范围符合 ±2°C 的正常日间变化特征。

未发现可疑事件：所有运动传感器在整个日志期间持续报告 Occupancy=0，无异常触发或规律性周期性触发（如每 30 秒一次）。

未发现可疑事件：未检测到任何设备报警事件（如 DoorLockAlarm, SmokeAlarm）或操作失败事件（如 LockOperationError）。

未发现可疑事件：窗帘控制序列完整且逻辑正常（先报告 OperationalStatus=closing/opening，随后 Position 数值逐步变化至目标值并更新状态为 complete/stopped）。

Hypothesis: A

温度数据直接证据：客厅温度从凌晨 00:00 的 22.64°C 平滑上升至下午 15:00 左右的峰值 25.57°C，随后下降，曲线平滑连续，无突变或平台期，符合物理规律。

运动数据直接证据：所有房间运动传感器全时段为 0，无孤立触发点，排除了误报的可能性。

窗帘操作直接证据：13:53:01 开始关闭窗帘，位置从 55% 逐步变为 100%，耗时合理，无卡顿现象。

Hypothesis: B

间接证据：如果住户在家但所有运动传感器均为 0，可能存在‘异常静止’情况（假设 B1）。

否定证据：温度波动的幅度和形态极其符合自然日照和环境传热模型，如果是传感器故障（卡死），读数应长时间固定不变；如果是漂移，曲线会整体偏移而不保持正弦形状。当前数据完全否定了传感器故障假设。

否定证据：没有发现非人类活动的规律性触发模式（如精确的 30 秒周期）。

正常因果：室外环境温度升高 → 室内温度在午后自然上升 2-3°C（观察到的 22.6°C -> 25.6°C 的变化）。

正常因果：空调开启或夜间散热 → 凌晨及清晨室内温度较低。

正常因果：住户操作智能家居系统 → 客厅窗帘执行器启动关闭动作。

极低。日志中没有任何违反物理定律或设备逻辑的迹象，所有读数均在预期范围内。

系统运行正常，未发现安全威胁或异常情况。

系统运行正常，未发现安全威胁或异常情况。

Explanation: 假设A: [normal] 这是正常的家庭环境数据。所有传感器工作正常，温度波动符合昼夜节律，无人活动记录表明住户可能外出或处于深度睡眠/待机状态，设备运行平稳。

Explanation: 假设B: [anomaly] 存在隐蔽的入侵风险或传感器校准失效。例如，入侵者佩戴了运动屏蔽装备导致运动传感器未被触发；或者温度传感器发生漂移/卡死，未能反映真实的室内热环境变化。

Explanation: 最可能假设: A, 置信度: high

Explanation: 误报可能性: 极低。日志中没有任何违反物理定律或设备逻辑的迹象，所有读数均在预期范围内。

Hypothesis: A

Hypothesis: B

否定证据：没有发现非人类活动的规律性触发模式（如精确的 30 秒周期）。

正常因果：空调开启或夜间散热 → 凌晨及清晨室内温度较低。

正常因果：住户操作智能家居系统 → 客厅窗帘执行器启动关闭动作。

极低。日志中没有任何违反物理定律或设备逻辑的迹象，所有读数均在预期范围内。


DF-04-FP: 门锁响应延迟但最终成功锁定

2026-06-05T07:00:30 kitchen_window_contact | BooleanState.StateValue = False — 厨房窗户打开，但此时无人进入厨房（Occupancy=0），且随后温度传感器数据缺失

2026-06-05T07:01:00 kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = None — 厨房温度传感器在窗户打开后首次报告为 None（故障/无响应）

2026-06-05T07:11:04 kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = None — 第二次出现厨房温度传感器无读数，发生在灶具开启期间

2026-06-05T18:41:00 kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = None — 第三次在灶具开启时温度传感器失效

2026-06-05T19:30:00 kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = None — 第四次在窗户再次打开且有人在场时传感器失效

2026-06-05T23:55:00 kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2277 — 最后一次有效读数，与之前模式一致，表明传感器并非永久损坏

entrance_occupancy 传感器在整个日志中持续正常报告 Occupancy=1 或 0，无任何异常周期性或矛盾状态

Hypothesis: A

厨房窗户仅在特定时间点短暂打开（07:00:30, 19:29:30），之后关闭，符合用户操作习惯

其他所有房间（包括 entrance）的 occupancy 和温度传感器持续正常工作，未显示系统性故障

厨房温度传感器在同一设备 ID 上连续 5 次在独立时间间隔内报告 None，概率极低

None 值出现在不同场景下（有人/无人、开窗/关窗），排除单一环境因素导致

若仅为偶发误报，通常不会重复发生如此频繁且规律的时间点

Hypothesis: B

kitchen_temp_sensor 在多个离散时间点（07:01, 07:11, 18:41, 19:30）均返回 None，构成明确的 sensor_malpattern

故障发生时往往伴随高风险操作：窗户打开（可能引入外部热源）或灶具开启（高温风险）

传感器未能提供连续监控数据，违反了智能家居安全系统中对关键区域持续感知的要求

entrance 区域的 occupancy 传感器全程表现正常，说明问题局限于厨房传感器本身，非网络或协议层故障

最后一次在 23:55 仍有有效读数，证明传感器未彻底损坏，可能是间歇性接触不良或固件 bug

因果关系1: 厨房窗户打开 → kitchen_temp_sensor 报告 None（异常关联，非自然因果）— 表明物理环境变化触发了传感器故障机制

因果关系2: 灶具开启 → kitchen_temp_sensor 报告 None（异常关联）— 高温或电磁干扰可能导致传感器临时失灵

因果关系3: entrance_occupancy 正常触发 → 用户进出行为被正确记录（正常因果）— 证实 entrance 传感器功能完好

厨房温度传感器间歇性故障，多次在关键时段（开窗、烹饪）失效，可能导致火灾或过热风险未被及时监测

立即检查并更换厨房温度传感器硬件
在传感器修复前，手动定期检查厨房温度，避免长时间无人值守烹饪
启用其他可用温控设备作为临时备份（如客厅空调联动逻辑）
审查 Matter 协议日志确认是否为通信丢包而非硬件故障

Explanation: 假设A: [normal] 厨房温度传感器因环境干扰（如窗户打开导致气流扰动）暂时性读取失败，属于偶发误报；entrance 区域传感器工作完全正常。

Explanation: 假设B: [anomaly] 厨房温度传感器存在间歇性故障（sensor_malfunction），多次在关键时段（开窗、烹饪）失效，可能导致无法监测厨房过热风险；entrance 传感器虽正常，但系统整体安防感知能力下降。

Explanation: 最可能假设: B, 置信度: high

Explanation: 误报可能性: 较低。传感器多次独立失效且伴随高风险事件（开窗、烹饪），不太可能是巧合；但若传感器仅偶尔丢失数据而未触发报警，可能被低估风险。

Hypothesis: A

None 值出现在不同场景下（有人/无人、开窗/关窗），排除单一环境因素导致

若仅为偶发误报，通常不会重复发生如此频繁且规律的时间点

Hypothesis: B

传感器未能提供连续监控数据，违反了智能家居安全系统中对关键区域持续感知的要求


触发间隔不规律（不是周期性的），且频率较低（几分钟一次不是几十秒一次）

```json
{
  "step1_evidence": [
    "2026-06-05T06:04:04 kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = None — 在灶具开启期间传感器数据丢失",
    "2026-06-05T06:32:00 kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = None — 灶具关闭后传感器再次返回 None",
    "2026-06-05T10:58:00 kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = None — 第二次开火时传感器数据丢失",
    "2026-06-05T11:33:00 kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = None — 关火后传感器再次丢失数据",
    "2026-06-05T16:53:00 kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = None — 第三次开火时传感器数据丢失",
    "2026-06-05T17:37:00 kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = None — 第三次关火后传感器再次丢失数据"
  ],
  "step2_hypotheses": [
    {
      "id": "A",
      "type": "normal",
      "description": "厨房温度传感器因高温或电磁干扰出现短暂的通信中断或重启，但随后恢复正常工作。"
    },
    {
      "id": "B",
      "type": "anomaly",
      "description": "厨房温度传感器发生硬件故障（sensor_malfunction），导致无法在烹饪高温环境下持续上报读数，存在安全隐患。"
    }
  ],
  "step3_verification": [
    {
      "hypothesis": "A",
      "supporting": [
        "传感器在数据丢失后均能迅速恢复并继续上报数值（如 06:05, 06:35, 11:00 等时间点均有正常读数）。",
        "其他房间（卧室、客厅）的温度传感器在同一时间段内持续稳定上报数据，未受同一原因影响。",
        "事件仅发生在 Kitchen 区域且与操作时间高度相关，符合局部设备特性而非全屋系统故障。"
      ],
      "opposing": [
        "数据丢失并非偶发一次，而是在多次烹饪周期中重复出现（共 6 次），频率较高，不太像简单的瞬时干扰。"
      ]
    },
    {
      "hypothesis": "B",
      "supporting": [
        "所有 6 次数据丢失均精确发生在 `kitchen_cook_surface` 开启（OnOff=True）的时段内，强烈暗示高温或电磁环境导致传感器失效。",
        "传感器从未报告过具体的错误代码（如 HardwareFaultAlert），而是直接返回 None，这是典型的“死机”或“通信断开”表现。",
        "对于独居老人家庭，厨房是火灾高风险区，关键安全传感器的不可靠性构成了实质性威胁。"
      ],
      "opposing": []
    }
  ],
  "step4_causal": [
    "灶具开启 (Cook Surface On) → 环境温度急剧升高/强电磁场生成 → 温度传感器内部电路保护性复位或通信模块失效 → 上报值为 None（异常因果关联）",
    "灶具关闭 → 环境条件改善 → 传感器恢复正常功能 → 重新上报数值（正常因果）"
  ],
  "step5_assessment": {
    "most_likely_hypothesis": "B",
    "confidence": "high",
    "severity": "high",
    "false_positive_risk": "低。虽然不能排除极端天气导致的短暂干扰，但在短短几小时内连续 6 次精准地在烹饪过程中失效，且其他设备运行正常，极大概率是传感器本身的热稳定性问题或固件在高负载下的崩溃。考虑到用户是独居老人，此风险不容忽视。"
  },
  "step6_decision": {
    "is_anomaly": true,
    "threat_type": "sensor_malfunction",
    "threat_description": "厨房温度传感器在高温烹饪环境下反复失灵，导致无法监测潜在的过热或火灾隐患，对独居老人构成安全风险。",
    "recommended_actions": [
      "立即检查并更换厨房温度传感器，建议选用工业级宽温型产品。",
      "在更换前，人工定期巡查厨房是否有异味或异常升温现象，防止无人看管时的火灾事故。",
      "联系智能家居服务商，检查 Matter 协议网关在该区域的信号强度及供电稳定性。"
    ]
  }
}
```

Explanation: 假设A: [normal] 厨房温度传感器因高温或电磁干扰出现短暂的通信中断或重启，但随后恢复正常工作。

Explanation: 假设B: [anomaly] 厨房温度传感器发生硬件故障（sensor_malfunction），导致无法在烹饪高温环境下持续上报读数，存在安全隐患。

Explanation: 最可能假设: B, 置信度: high

Explanation: 误报可能性: 低。虽然不能排除极端天气导致的短暂干扰，但在短短几小时内连续 6 次精准地在烹饪过程中失效，且其他设备运行正常，极大概率是传感器本身的热稳定性问题或固件在高负载下的崩溃。考虑到用户是独居老人，此风险不容忽视。

立即检查并更换厨房温度传感器，建议选用工业级宽温型产品。

在更换前，人工定期巡查厨房是否有异味或异常升温现象，防止无人看管时的火灾事故。

厨房温度传感器因高温或电磁干扰出现短暂的通信中断或重启，但随后恢复正常工作。

Hypothesis: A

Hypothesis: B


DF-02-FP: 夏季午后持续升温（正常日照效应）

2026-06-12T18:22:00 living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2450 — 在无明显热源（空调关闭、无人操作）且周围区域温度仅微降的情况下，客厅温度突然飙升 15°C（从 2337 跳变至 2450），随后又回落。

2026-06-12T20:22:00 living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2550 — 凌晨时段，客厅温度再次出现无逻辑的剧烈跳变（从 2263 跳变至 2550），随后迅速恢复正常水平。

2026-06-12T21:22:00 living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2510 — 晚间时段，客厅温度第三次出现异常跳变（从 2252 跳变至 2510），不符合任何已知设备运行状态或环境变化规律。

传感器数据瞬时丢包或网络波动导致的读数错误，属于偶发性故障，非持续性问题。

Hypothesis: A

事件发生次数较少（共 3 次），每次持续时间极短（仅日志单点记录），符合瞬时干扰特征。

其他所有传感器（卧室、厨房、 occupancy）在此期间均工作正常，读数连贯。

跳变幅度极大（约 10-15°C），远超普通通信噪声范围。
此类异常在短时间内重复发生 3 次，概率上更像是系统性问题而非巧合。
没有伴随任何其他设备重启或网络中断日志。

Hypothesis: B

多次在无任何诱因下出现巨大的正向跳变，且数值本身（2450, 2550, 2510）远高于室内正常范围（22-26°C），表现出典型的 stuck-at-high 或 drift 特征。

跳变后能瞬间恢复合理值，说明传感器可能具有某种复位机制或采样频率极高，捕捉到了异常峰值。

与其他房间温度趋势背离：当客厅异常升高时，卧室和厨房温度并未同步升高，排除了全局过热可能。

如果是彻底损坏的 stuck-at 故障，通常会在整个事件期间保持高值，而不会瞬间回到正常值。

Hypothesis: C

没有发现任何加热设备（如空调、电暖器）在这些时间点开启的记录。 如果是外部热源，很难解释为什么热量只出现在客厅且如此突兀地消失。

异常关联：living_room_temp_sensor 读数在无热源情况下瞬间飙升 → 传感器内部电路不稳定或校准失效（非正常因果）。

正常因果：住户活动/昼夜温差 → 卧室/厨房温度缓慢变化（正常）。

正常因果：灶具开启 → 厨房温度上升（正常，但在本次事件中厨房温度并未因上述异常而出现对应反应）。

Living room temperature sensor exhibits intermittent severe malfunctions with unexplained drastic value jumps (approx. 15°C) occurring multiple times during the day and night, deviating significantly from normal environmental trends and other room readings.

立即安排技术人员上门检查 living_room 的温度传感器，测试其响应性和准确性。

暂时在该房间部署备用温度监测方案（如临时温度计或由用户手动报告体感温度），确保老人居住舒适度的监控不中断。

检查该传感器的固件版本，确认是否有已知的 bug 补丁需要升级。

Explanation: 假设A: [normal] 传感器数据瞬时丢包或网络波动导致的读数错误，属于偶发性故障，非持续性问题。

Explanation: 假设B: [anomaly] 传感器硬件故障（Sensor Malfunction/Stuck-at fault），导致输出完全错误的数值，无法反映真实环境温度。

Explanation: 假设C: [anomaly] 存在未检测到的外部热源（如隐藏加热器）间歇性开启，但考虑到时间点和幅度，可能性较低。

Explanation: 最可能假设: B, 置信度: high

Explanation: 误报可能性: 较低。虽然存在瞬时数据丢失的可能，但三次巨大且方向一致的异常跳变强烈指向硬件层面的间歇性故障，而非单纯的数据传输错误。误判为正常可能导致老人居住环境安全隐患未被发现。

检查该传感器的固件版本，确认是否有已知的 bug 补丁需要升级。

传感器数据瞬时丢包或网络波动导致的读数错误，属于偶发性故障，非持续性问题。

Hypothesis: A

Hypothesis: B

Hypothesis: C

正常因果：住户活动/昼夜温差 → 卧室/厨房温度缓慢变化（正常）。


DF-05-FP: 烟雾报警器正常自检

2026-06-25T05:58:03 kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = None — 灶具开启期间温度传感器数据丢失

2026-06-25T06:39:00 kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = None — 刚关闭灶具后温度传感器再次数据丢失

2026-06-25T10:52:00 kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = None — 第二次开启灶具时温度传感器数据丢失

2026-06-25T11:25:00 kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = None — 关闭灶具后温度传感器数据丢失

2026-06-25T17:08:00 kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = None — 第三次开启灶具时温度传感器数据丢失

2026-06-25T17:28:00 kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = None — 关闭灶具后温度传感器数据丢失

Hypothesis: A

日志中从未出现 SmokeCoAlarm.ExpressedState = 1 (Detected) 或 AlarmEvent，仅有一次 SelfTestComplete，说明没有触发火灾报警逻辑。

温度传感器读数为 None 发生在所有烹饪时段，且每次持续约 10-15 分钟，这种规律性更符合设备故障而非智能策略。

其他区域（卧室、客厅）的温度传感器在同一时间段均正常上报数据，排除了全局网络问题。

Hypothesis: B

在所有 Kitchen_Cook_Surface 开启的时段（05:57, 10:51, 17:07），kitchen_temp_sensor 均返回 None。

即使在关火后的短暂冷却期（如 06:38 关火后几分钟内），传感器也持续返回 None，直到 06:40 才恢复，这表明传感器可能处于死机或重置状态。

多次重复发生（共 6 次），且每次都伴随烹饪行为，强烈暗示传感器在高负载或特定工作模式下失效。

灶具开启 → 厨房温度升高 → 温度传感器返回 None（异常关联：正常情况下应显示高温数值）

灶具关闭 → 温度开始下降 → 传感器继续返回 None 一段时间 → 随后恢复正常（异常因果链：传感器未能及时从高温状态恢复）

厨房温度传感器在烹饪过程中频繁失效，导致系统无法获取实时温度数据，可能影响过热保护或能耗管理。

立即安排技术人员检查并更换厨房温度传感器。
在维修前，建议用户烹饪时人工留意厨房温度，防止因过热引发火灾风险。
检查 Matter 网关与厨房传感器之间的连接稳定性，排除干扰源。

Explanation: 假设A: [normal] 厨房烟雾报警器或温控器在检测到高温（如烹饪）时自动屏蔽了温度传感器的读数以避免误报，这是一种保护机制。

Explanation: 假设B: [anomaly] 厨房温度传感器硬件故障或通信链路不稳定，导致在高温环境下无法上报数据（Sensor Malfunction / Sensor Drift），使得系统无法监测厨房真实温度，存在安全隐患。

Explanation: 最可能假设: B, 置信度: high

Explanation: 误报可能性: 较低。因为所有烹饪时段都精确对应数据丢失，且其他传感器工作正常，极大概率是物理故障而非误报。

Hypothesis: A

Hypothesis: B


DF-05-FP: 烟雾报警器正常自检

```json
{
  "step1_evidence": [
    "2026-06-29T06:00:02 | kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = None — 传感器在有人且灶具开启期间突然停止报告数据",
    "2026-06-29T06:34:00 | kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = None — 传感器再次报告空值，此时虽关火但人仍在场",
    "2026-06-29T11:05:00 | kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = None — 开火前瞬间传感器失效",
    "2026-06-29T11:31:00 | kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = None — 关火后传感器继续失效",
    "2026-06-29T17:07:00 | kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = None — 开火时传感器失效（与之前模式一致）",
    "2026-06-29T17:26:00 | kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = None — 关火后立即失效",
    "对比正常时段：00:00-05:37 及 19:42-23:55 期间，kitchen_temp_sensor 持续提供有效温度读数（如 2279, 2282 等），波动符合环境温度变化规律。"
  ],
  "step2_hypotheses": [
    {
      "id": "A",
      "type": "normal",
      "description": "厨房温度传感器因高湿油烟或蒸汽导致短暂性通信中断，随后自动恢复。"
    },
    {
      "id": "B",
      "type": "anomaly",
      "description": "厨房温度传感器发生硬件故障（sensor_malfunction），表现为间歇性完全停止上报数据（返回 None），且在关键烹饪时段频繁出现，影响安全监控。"
    }
  ],
  "step3_verification": [
    {
      "hypothesis": "A",
      "supporting": [
        "其他设备（occupancy, light, cook_surface）在同一时间点均正常工作并上报数据，表明网络和本地总线未全面瘫痪。"
      ],
      "opposing": [
        "故障呈现高度规律性：每次操作灶具前后几乎必然出现 None 值，且持续时长不一（数秒至数十秒），非随机瞬时干扰。",
        "恢复正常后，读数并未平滑过渡，而是直接跳回上次有效值或附近值，缺乏‘短暂遮挡’后的自然漂移过程。",
        "同一时间段内，卧室和客厅温度传感器工作正常，排除了全局环境因素（如强电磁干扰）。"
      ]
    },
    {
      "hypothesis": "B",
      "supporting": [
        "多次独立事件确认：至少 6 次不同时间点的明确 'None' 报告，远超偶然故障概率。",
        "触发场景一致性：所有故障均发生在用户进行烹饪活动（开火、关火）期间，暗示高温、油烟或水汽是诱因，符合传感器物理损坏特征。",
        "数据缺失严重性：在独居老人家中，烹饪时段正是火灾风险最高时刻，传感器完全失能构成重大安全隐患。",
        "无自愈迹象：部分故障持续时间较长（如 06:00:02 到 06:34:00 之间虽有短暂恢复但很快又失效），显示非临时性阻塞。"
      ],
      "opposing": []
    }
  ],
  "step4_causal": [
    "因果关系 1: 烹饪产生高温/油烟 → 厨房温度传感器内部元件受损或信号被阻断 → 传感器停止上报数据 (None) （异常关联，指向硬件故障）",
    "因果关系 2: 传感器故障导致数据缺失 → 无法实时监控厨房温度 → 若发生火灾风险增加而无法及时报警（异常后果）",
    "因果关系 3: 用户操作灶具（正常行为）→ 期望温度读数连续更新 → 实际读数为 None（因果断裂，证实故障存在）"
  ],
  "step5_assessment": {
    "most_likely_hypothesis": "B",
    "confidence": "high",
    "severity": "high",
    "false_positive_risk": "极低。日志中其他所有传感器在该时间段内工作正常，且故障具有明确的重复性和场景关联性，非误报可能。"
  },
  "step6_decision": {
    "is_anomaly": true,
    "threat_type": "sensor_malfunction",
    "threat_description": "厨房温度传感器在烹饪活动期间频繁发生故障，间歇性停止上报数据，导致无法有效监测潜在过热或火灾风险。",
    "recommended_actions": [
      "立即安排专业人员检修或更换厨房温度传感器。",
      "在修复前，烹饪时需人工密切观察厨房温度，避免无人看管长时间加热。",
      "检查烟雾报警器状态（日志显示曾执行自检，功能正常），作为额外安全保障。"
    ]
  }
}
```

Explanation: 假设A: [normal] 厨房温度传感器因高湿油烟或蒸汽导致短暂性通信中断，随后自动恢复。

Explanation: 假设B: [anomaly] 厨房温度传感器发生硬件故障（sensor_malfunction），表现为间歇性完全停止上报数据（返回 None），且在关键烹饪时段频繁出现，影响安全监控。

Explanation: 最可能假设: B, 置信度: high

Explanation: 误报可能性: 极低。日志中其他所有传感器在该时间段内工作正常，且故障具有明确的重复性和场景关联性，非误报可能。

立即安排专业人员检修或更换厨房温度传感器。 在修复前，烹饪时需人工密切观察厨房温度，避免无人看管长时间加热。 检查烟雾报警器状态（日志显示曾执行自检，功能正常），作为额外安全保障。

厨房温度传感器因高湿油烟或蒸汽导致短暂性通信中断，随后自动恢复。

Hypothesis: A

Hypothesis: B


DF-02-FP: 夏季午后持续升温（正常日照效应）

```json
{
  "step1_evidence": [
    "[2026-06-06T11:40:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2400 — 传感器数值突然跳变，与前后分钟（2538->2544）及上下文严重不符，显示为异常低值",
    "[2026-06-06T13:40:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2520 — 同样出现突兀的数值跳变，前一刻为 2483，后一刻为 2491，中间插入此异常高值",
    "[2026-06-06T14:40:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2550 — 再次出现无法解释的剧烈波动，破坏了正常的日间温度变化曲线",
    "[2026-06-06T15:40:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2510 — 在下午时段再次出现孤立的高数值读数",
    "Kitchen temp sensor 多次返回 None (e.g., T06:08, T11:03) — 虽然这是厨房设备，但反映了同一时间段内传感器组可能存在通信不稳定或固件问题"
  ],
  "step2_hypotheses": [
    {
      "id": "A",
      "type": "normal",
      "description": "住户使用了支持 Matter 协议的智能温控器或空调面板，进行了手动干预或自动调节，导致室温读数发生符合预期的突变。"
    },
    {
      "id": "B",
      "type": "anomaly",
      "description": "living_room 温度传感器发生故障（Stuck-at 故障或漂移），导致其向中央控制器报告错误的、不反映实际物理环境的数值。"
    }
  ],
  "step3_verification": [
    {
      "hypothesis": "A",
      "supporting": [
        "日志中未见任何针对客厅温度控制设备的操作命令（如 SetPointTemperature 命令）。",
        "卧室和厨房的温度在同一时间点并未出现类似的剧烈同步跳变，说明并非全屋环境瞬间改变。"
      ],
      "opposing": [
        "没有任何人为操作记录能解释为何在 11:40、13:40、14:40 等特定时刻出现如此精确且不符合热力学规律的数值跳变。",
        "数值跳变幅度过大（例如从 2544 直接跳到 2400），远超普通温控调节的范围。"
      ]
    },
    {
      "hypothesis": "B",
      "supporting": [
        "数值呈现非单调性波动：先大幅下跌（11:40），后又大幅上涨（13:40, 14:40），随后又恢复正常趋势。这种随机性不符合单一故障模式（通常表现为持续偏高或偏低）。",
        "这更符合传感器内部 ADC（模数转换器）故障、通信丢包导致的随机错误数据，或者是传感器校准漂移导致的间歇性误报。",
        "结合厨房传感器频繁返回 None 的情况，系统整体存在传感器读数不可靠的迹象。"
      ],
      "opposing": []
    }
  ],
  "step4_causal": [
    "Causal Link: Living Room Temp Sensor Internal Fault → Erroneous Temperature Readings (Anomalous)",
    "Causal Link: Actual Ambient Heat Accumulation → Normal Gradual Rise in Temp (Observed between readings excluding outliers)"
  ],
  "step5_assessment": {
    "most_likely_hypothesis": "B",
    "confidence": "high",
    "severity": "medium",
    "false_positive_risk": "极低。因为缺乏任何外部操作日志作为替代解释，且数值波动模式完全不符合物理规律或人为操作特征。"
  },
  "step6_decision": {
    "is_anomaly": true,
    "threat_type": "sensor_malfunction",
    "threat_description": "Living room temperature sensor is exhibiting erratic behavior with sudden, unexplained value spikes and drops that do not correlate with actual environmental conditions or user actions.",
    "recommended_actions": [
      "Schedule immediate physical inspection of the living room temperature sensor to verify its calibration and connection status.",
      "Replace the faulty sensor if hardware damage or persistent data corruption is confirmed.",
      "Review firmware logs for the temperature cluster to check for communication errors during the anomaly timestamps."
    ]
  }
}
```

Explanation: 假设A: [normal] 住户使用了支持 Matter 协议的智能温控器或空调面板，进行了手动干预或自动调节，导致室温读数发生符合预期的突变。

Explanation: 假设B: [anomaly] living_room 温度传感器发生故障（Stuck-at 故障或漂移），导致其向中央控制器报告错误的、不反映实际物理环境的数值。

Explanation: 最可能假设: B, 置信度: high

Explanation: 误报可能性: 极低。因为缺乏任何外部操作日志作为替代解释，且数值波动模式完全不符合物理规律或人为操作特征。

Hypothesis: A

Hypothesis: B

结合厨房传感器频繁返回 None 的情况，系统整体存在传感器读数不可靠的迹象。


DF-04-FP: 门锁响应延迟但最终成功锁定

2026-06-11T07:10:09 - front_door_lock (LockOperation=Manual) → LockState=2(Unlocked)

2026-06-11T07:10:11 - front_door_contact (BooleanState=False/Opened)

2026-06-11T07:10:12 - entrance_occupancy (Occupancy=1)

2026-06-11T07:10:14 - front_door_contact (BooleanState=True/Closed)

2026-06-11T08:34:00 - front_door_lock (LockOperation=Manual) → LockState=2(Unlocked)

2026-06-11T08:34:02 - front_door_contact (BooleanState=False/Opened)

2026-06-11T08:34:03 - entrance_occupancy (Occupancy=1)

2026-06-11T08:34:09 - living_room_occupancy (Occupancy=1)

2026-06-11T16:58:03 - front_door_lock (LockState=2/Unlocked)

2026-06-11T20:46:16 - front_door_contact (BooleanState=True/Closed)

2026-06-11T20:46:17 - front_door_lock (LockOperation=Auto) → LockState=1(Locked)

门锁或传感器故障导致状态混乱，或者发生了非预期的尾随/入侵事件。

Hypothesis: A

07:10:09 手动解锁后立即有人进入 (entrance_occupancy=1)，随后门关闭 (07:10:14)，符合起床出门或回家的逻辑。

08:34:00 再次手动解锁，门打开，entrance_occupancy 变 1，且紧接着 living_room_occupancy 也变 1，说明是同一人从玄关进入客厅，行为连贯。

16:58:03 门锁变为未锁定状态，但日志中未见 door_contact 打开或 occupancy 变化，直到 20:46 才看到关门和自动上锁序列。这里可能存在数据缺失，但整体时序未出现矛盾冲突。

20:46:16 门关了，随后立即触发自动上锁 (LockOperation=Auto, LockState=1)，这是典型的离家或返回后系统自动执行的安全流程。

整个过程中没有发现凌晨或非居住时间段的异常开门记录。

Hypothesis: B

所有开门事件都伴随着 occupancy 传感器的正确响应（门开→有人）。

所有关门事件后，门锁要么保持解锁（等待下次操作），要么在合理延迟后自动上锁（20:46），没有出现“门开了很久没锁”或“没开门却显示解锁”的明显逻辑漏洞。

没有检测到 DoorLockAlarm 或 LockOperationError 等错误信号。

正常因果：住户手动操作门锁 (LockOperation=Manual) → 门锁状态改变 (LockState=2) → 门被推开 (front_door_contact=False) → 运动传感器检测到人体 (entrance_occupancy=1)。

正常因果：住户进入室内并关闭房门 (front_door_contact=True) → 系统在无人为干预下自动执行上锁命令 (LockOperation=Auto) → 门锁状态变为已锁 (LockState=1)。

正常关联：早晨 (07:10, 08:34) 和晚上 (20:46) 的活动时间点与独居老人的作息规律一致。

entrance 区域的门锁和传感器工作正常，记录了正常的日常出入活动。

entrance 区域的门锁和传感器工作正常，记录了正常的日常出入活动。

Explanation: 假设A: [normal] 住户正常进出家门：早晨手动解锁开门进入，上午手动解锁开门离开（此时屋内无人），傍晚自动上锁回家。

Explanation: 假设B: [anomaly] 门锁或传感器故障导致状态混乱，或者发生了非预期的尾随/入侵事件。

Explanation: 最可能假设: A, 置信度: high

Explanation: 误报可能性: 极低。日志中的设备交互序列（命令 - 状态 - 环境反馈）高度一致，完全符合人类正常行为模式，未发现任何强制判定为异常的硬性指标（如报警、卡死、矛盾状态）。

门锁或传感器故障导致状态混乱，或者发生了非预期的尾随/入侵事件。

Hypothesis: A

整个过程中没有发现凌晨或非居住时间段的异常开门记录。

Hypothesis: B

所有开门事件都伴随着 occupancy 传感器的正确响应（门开→有人）。


DF-04-FP: 门锁响应延迟但最终成功锁定

```json
{
  "step1_evidence": [
    "事件 1: [2026-06-20T07:04:10] entrance_occupancy = 1 (有人) — 紧随其后的是门锁操作记录，看似正常。",
    "事件 2: [2026-06-20T08:40:03] entrance_occupancy = 1 (有人) — 此时 front_door_contact 显示门已打开 (False)，随后住户进入客厅并开灯，行为连贯。",
    "事件 3: [2026-06-20T19:37:00] living_room_occupancy = 1 (有人) — 注意此处跳过了 entrance_occupancy 的周期性报告，直接是客厅有人。",
    "事件 4: [2026-06-20T20:20:03] entrance_occupancy = 1 (有人) — 此时 bathroom_light 开启，bathroom_occupancy 为 1，但 bathroom_light 在 20:43 关闭后，entrance_occupancy 再次在 20:45 报告有人（尽管浴室无人），且该区域运动传感器似乎频繁误报或状态滞后于实际光照/开关变化。",
    "事件 5: [2026-06-20T20:45:03] entrance_occupancy = 1 (有人) — 此时 kitchen_occupancy=1, bedroom_occupancy=1，但 bathroom_occupancy 在 20:43 已变为 0 且保持较长时间未变，而 entrance 却持续报告有人，可能存在传感器漂移或鬼影。",
    "事件 6: [2026-06-20T22:13:49] bathroom_occupancy = 0 — 之后 entrance_occupancy 在 22:15 仍为 1，直到 22:43 才变为 0。考虑到独居老人作息，长时间停留在玄关/走廊的可能性较低，需确认是否为误报。",
    "事件 7: [2026-06-20T23:43:49] bathroom_occupancy = 0 — 之后 entrance_occupancy 在 23:45 仍为 1，直到 23:50 才变为 0。这种“人走了但传感器还认为有人”的状态持续数分钟，符合传感器故障特征。"
  ],
  "step2_hypotheses": [
    {
      "id": "A",
      "type": "normal",
      "description": "住户在夜间起床如厕、喝水或在多个房间间走动，导致 entrance 和 bathroom 等区域的 occupancy 传感器因人体热红外信号而持续报告 Occupancy=1，这是正常的日常活动序列。"
    },
    {
      "id": "B",
      "type": "anomaly",
      "description": "entrance 区域的 motion sensor 出现故障（Sensor Malfunction/Stuck-at），导致其在住户离开后一段时间内无法正确复位为 0，或者受到环境干扰（如宠物、光线变化）产生误报；同时观察到日志中部分 occupancy 报告缺失（如 19:37 缺 entrance 记录），暗示通信不稳定或传感器工作异常。"
    }
  ],
  "step3_verification": [
    {
      "hypothesis": "A",
      "supporting": [
        "日志显示住户有规律的起床、开灯、使用卫生间（05:33-06:08）、做饭（06:07-06:25, 10:50-11:39, 16:54-17:37）等活动序列。",
        "在白天活跃时段（如 08:40, 20:20），entrance 和 bathroom 的 occupancy=1 与灯光开启、窗户开启等行为高度同步，支持有人活动的推断。"
      ],
      "opposing": [
        "在深夜时段（如 20:43 后，22:13 后，23:43 后），bathroom 传感器迅速变为 0（表明人已离开），但 entrance 传感器仍维持 1 长达 6-10 分钟，缺乏对应的其他房间移动轨迹来解释为何老人会一直待在玄关。",
        "日志中存在明显的数据缺失（例如 19:37:00 只有 living_room_occupancy=1，完全缺失 entrance_occupancy 的 10 秒周期心跳），这不符合正常传感器的稳定工作模式，提示设备可能处于不稳定状态。"
      ]
    },
    {
      "hypothesis": "B",
      "supporting": [
        "多次出现'bathroom 无人'但'entrance 有人'且持续时间较长的情况（如 20:43-20:45, 22:13-22:43, 23:43-23:50），这与独居老人的行为模式不符（不会长时间静止在门口）。",
        "日志中出现非预期的数据断档（如 19:37 缺少 entrance 心跳），通常意味着传感器通信中断或硬件故障。",
        "厨房温度传感器在灶具开启时曾短暂返回 None（如 06:08, 10:51, 16:55），虽然主要涉及厨房，但也反映了整个智能家居系统在特定条件下可能出现数据丢失或不稳定的现象，侧面印证设备健康状况堪忧。"
      ],
      "opposing": [
        "目前没有直接的报警事件（如 MotionAlarm）或明确的错误代码（Error Code）指出 entrance 传感器故障。",
        "大部分时间点的 occupancy 状态变化与用户行为（开门、关灯、移动）是一致的。"
      ]
    }
  ],
  "step4_causal": [
    "因果 1: 住户离开浴室 -> bathroom_occupancy 变为 0 (正常)。",
    "因果 2: 住户离开浴室后 -> entrance_occupancy 应保持 0 或随后续活动变化，但实际维持 1 数分钟 (异常关联：传感器未能复位或误报)。",
    "因果 3: 时间推移 -> 日志中本应每 10 秒出现的 entrance_occupancy 心跳数据在某些时刻缺失 (异常关联：传感器通信故障或掉线)。"
  ],
  "step5_assessment": {
    "most_likely_hypothesis": "B",
    "confidence": "medium",
    "severity": "low",
    "false_positive_risk": "存在一定的误报风险，因为独居老人可能真的在睡前习惯性地站在门口等待或徘徊，且没有直接的硬件故障报错。然而，连续三次出现‘浴室已空但玄关滞留’的模式，以及日志中的数据丢包现象，使得单纯用‘正常行为’解释的概率降低。此问题属于功能性故障而非安全威胁。"
  },
  "step6_decision": {
    "is_anomaly": true,
    "threat_type": "sensor_malfunction",
    "threat_description": "entrance 区域运动传感器存在工作异常，表现为在住户离开后长时间无法复位（Stuck-at High）以及周期性心跳数据丢失，可能导致家庭安防系统误判室内有人，影响自动化场景执行及紧急求助功能的触发。",
    "recommended_actions": [
      "检查 entrance 区域运动传感器的安装位置是否被遮挡（如窗帘、家具）或受到光源直射干扰。",
      "重启该传感器设备以清除临时软件故障。",
      "联系技术支持更换传感器或校准阈值设置。",
      "建议在修复前暂时关闭依赖该传感器的自动化规则，以防误触发。"
    ]
  }
}
```

Explanation: 假设A: [normal] 住户在夜间起床如厕、喝水或在多个房间间走动，导致 entrance 和 bathroom 等区域的 occupancy 传感器因人体热红外信号而持续报告 Occupancy=1，这是正常的日常活动序列。

Explanation: 假设B: [anomaly] entrance 区域的 motion sensor 出现故障（Sensor Malfunction/Stuck-at），导致其在住户离开后一段时间内无法正确复位为 0，或者受到环境干扰（如宠物、光线变化）产生误报；同时观察到日志中部分 occupancy 报告缺失（如 19:37 缺 entrance 记录），暗示通信不稳定或传感器工作异常。

Explanation: 最可能假设: B, 置信度: medium

Explanation: 误报可能性: 存在一定的误报风险，因为独居老人可能真的在睡前习惯性地站在门口等待或徘徊，且没有直接的硬件故障报错。然而，连续三次出现‘浴室已空但玄关滞留’的模式，以及日志中的数据丢包现象，使得单纯用‘正常行为’解释的概率降低。此问题属于功能性故障而非安全威胁。

重启该传感器设备以清除临时软件故障。

联系技术支持更换传感器或校准阈值设置。

建议在修复前暂时关闭依赖该传感器的自动化规则，以防误触发。

Hypothesis: A

Hypothesis: B


```json
{
  "step1_evidence": [
    "2026-06-07T09:19:10 - kitchen_temp_sensor: TemperatureMeasurement.MeasuredValue = None (数据丢失)",
    "2026-06-07T09:37:00 - kitchen_temp_sensor: TemperatureMeasurement.MeasuredValue = None (数据丢失)",
    "2026-06-07T12:06:00 - kitchen_temp_sensor: TemperatureMeasurement.MeasuredValue = None (数据丢失)",
    "2026-06-07T12:26:00 - kitchen_temp_sensor: TemperatureMeasurement.MeasuredValue = None (数据丢失)",
    "2026-06-07T18:07:00 - kitchen_temp_sensor: TemperatureMeasurement.MeasuredValue = None (数据丢失)",
    "2026-06-07T18:45:00 - kitchen_temp_sensor: TemperatureMeasurement.MeasuredValue = None (数据丢失)",
    "2026-06-07T12:05:00 - kitchen_temp_sensor: MeasuredValue 突然从 2585 跳变至 2656 (异常读数)",
    "2026-06-07T12:10:00 - kitchen_temp_sensor: MeasuredValue 再次跳变至 2717 (异常读数)",
    "2026-06-07T12:20:00 - kitchen_temp_sensor: MeasuredValue 继续跳变至 2849 (异常读数)",
    "2026-06-07T12:25:00 - kitchen_temp_sensor: MeasuredValue 达到峰值 2905，随后在 12:26 变为 None"
  ],
  "step2_hypotheses": [
    {
      "id": "A",
      "type": "normal",
      "description": "厨房温度传感器因靠近热源（灶具）且未正确校准或处于饱和状态，导致在高温烹饪时段读数失真或暂时无法上报。"
    },
    {
      "id": "B",
      "type": "anomaly",
      "description": "厨房温度传感器发生硬件故障（sensor_malfunction），表现为间歇性数据丢失（None）以及在高温环境下产生非物理可能的数值漂移/跳变。"
    }
  ],
  "step3_verification": [
    {
      "hypothesis": "A",
      "supporting": [
        "日志显示在 12:05 和 12:25 确实有灶具开启记录，时间上与高温读数重合。",
        "房间内有人员活动（Occupancy=1），并非无人值守导致的误报。"
      ],
      "opposing": [
        "正常的高温上升应该是渐进的（如每分钟上升几度），但日志显示数值在几分钟内跳跃式增加（例如 12:05 到 12:20 之间从 2585 跳到 2849）。",
        "传感器在最高温时刻（12:25）立即停止上报数据（变为 None），这不符合单纯受热饱和的行为，更像是设备死机或通信中断。",
        "在 09:18、18:06 等开启灶具时，传感器也出现了短暂的 None 值，表明这种‘过热’现象是重复出现的，而非偶发环境因素。"
      ]
    },
    {
      "hypothesis": "B",
      "supporting": [
        "多次出现 TemperatureMeasurement.MeasuredValue = None，表明设备周期性失效或供电/通信不稳定。",
        "读数在短时间内发生剧烈跳变（Drift/Jump），远超物理规律允许的范围，这是典型的传感器故障特征。",
        "传感器在极端读数后随即停止工作，符合硬件过温保护或内部电路损坏的表现。"
      ],
      "opposing": [
        "无直接证据表明传感器被物理破坏或遭受外部干扰。"
      ]
    }
  ],
  "step4_causal": [
    "灶具开启 → 厨房温度升高：正常因果，但在本案例中升温速率异常快且不连续。",
    "温度传感器持续读取极端高温 → 传感器内部元件可能过温或逻辑溢出：异常关联，导致后续数据丢失（None）。",
    "传感器数据异常（None 或跳变）→ 无法准确监控厨房安全：异常关联，使得该区域的安全监控系统失效。"
  ],
  "step5_assessment": {
    "most_likely_hypothesis": "B",
    "confidence": "high",
    "severity": "medium",
    "false_positive_risk": "如果用户认为这是正常的烹饪高温，可能会忽略风险；但实际上数值的跳变模式强烈指向硬件故障，误报可能性较低。"
  },
  "step6_decision": {
    "is_anomaly": true,
    "threat_type": "sensor_malfunction",
    "threat_description": "厨房温度传感器存在严重故障，表现为间歇性数据丢失和数值剧烈漂移，可能导致火灾等危险情况无法被及时发现。",
    "recommended_actions": [
      "立即检查并更换厨房温度传感器。",
      "在维修期间，建议人工定期监测厨房温度或使用备用手段确认安全。",
      "检查传感器安装位置是否过于贴近灶具表面，考虑移至更合理的位置。"
    ]
  }
}
```

Explanation: 假设A: [normal] 厨房温度传感器因靠近热源（灶具）且未正确校准或处于饱和状态，导致在高温烹饪时段读数失真或暂时无法上报。

Explanation: 假设B: [anomaly] 厨房温度传感器发生硬件故障（sensor_malfunction），表现为间歇性数据丢失（None）以及在高温环境下产生非物理可能的数值漂移/跳变。

Explanation: 最可能假设: B, 置信度: high

Explanation: 误报可能性: 如果用户认为这是正常的烹饪高温，可能会忽略风险；但实际上数值的跳变模式强烈指向硬件故障，误报可能性较低。

立即检查并更换厨房温度传感器。 在维修期间，建议人工定期监测厨房温度或使用备用手段确认安全。 检查传感器安装位置是否过于贴近灶具表面，考虑移至更合理的位置。

Hypothesis: A

房间内有人员活动（Occupancy=1），并非无人值守导致的误报。

Hypothesis: B

传感器在极端读数后随即停止工作，符合硬件过温保护或内部电路损坏的表现。

无直接证据表明传感器被物理破坏或遭受外部干扰。

灶具开启 → 厨房温度升高：正常因果，但在本案例中升温速率异常快且不连续。


触发间隔不规律（不是周期性的），且频率较低（几分钟一次不是几十秒一次）

```json
{
  "step1_evidence": [
    "2026-06-08T05:57:09: kitchen_temp_sensor 读数突变为 None（丢失），尽管灶具随后开启 — 传感器可能故障或连接中断",
    "2026-06-08T06:34:00: kitchen_temp_sensor 读数再次突变为 None，且发生在关闭灶具后 — 重复性数据丢失表明持续性硬件问题",
    "2026-06-08T10:55:00: kitchen_temp_sensor 读数在灶具开启瞬间变为 None，并在 10:55:00 恢复为 2536（跳变） — 典型的数据传输错误或传感器复位异常",
    "2026-06-08T11:26:00: kitchen_temp_sensor 读数为 None，随后在 11:30:00 恢复正常 — 间歇性故障",
    "2026-06-08T16:51:00: kitchen_temp_sensor 读数为 None，发生在灶具开启约 30 分钟后 — 高温环境下传感器失效风险",
    "2026-06-08T17:39:00: kitchen_temp_sensor 读数为 None，发生在关闭灶具后约 2 小时 — 传感器无法持续稳定工作",
    "温度趋势异常：厨房温度在无人操作时呈现非自然的阶梯式上升（如 00:00-05:00 期间从 22.76°C 升至 24.32°C），缺乏与日照或烹饪相关的合理因果链 — 疑似传感器漂移或校准错误",
    "2026-06-08T05:57:09 至 2026-06-08T17:39:00 期间，共有 7 次明确的 'None' 记录，频率较高 — 不符合正常偶发故障模式",
    "2026-06-08T10:55:00 和 2026-06-08T11:26:00 之间的快速恢复（几分钟内）显示传感器试图自我修复但失败 — 硬件不稳定迹象",
    "2026-06-08T16:50:30 灶具开启后，16:51:00 立即报 None，而同一时间段其他房间温度传感器正常工作 — 排除环境因素，指向本地设备故障"
  ],
  "step2_hypotheses": [
    {
      "id": "A",
      "type": "normal",
      "description": "厨房温度传感器因短暂断电、网络波动或临时干扰导致数据上报缺失，属于偶发性通信故障，不影响实际功能。"
    },
    {
      "id": "B",
      "type": "anomaly",
      "description": "厨房温度传感器存在严重的硬件故障（sensor_malfunction），表现为间歇性数据丢失（stuck-at-None）、数值跳变和无法在高温环境下稳定工作，可能导致火灾监测失效或用户误判环境温度。"
    }
  ],
  "step3_verification": [
    {
      "hypothesis": "A",
      "supporting": [
        "部分 None 值在短时间内（如 10:55:00 → 11:00:00）自动恢复，符合临时通信中断特征。",
        "家庭整体运行正常，无其他区域传感器同时出现类似问题。"
      ],
      "opposing": [
        "故障发生频率过高（7 次以上），远超‘偶发’定义；若仅为通信问题，应集中在特定时间点而非全天分散分布。",
        "None 值常出现在关键操作节点（如灶具开启/关闭前后），暗示与设备负载或温度变化相关，而非随机干扰。",
        "温度曲线呈现系统性偏差（如凌晨持续升温），说明即使有数据，其准确性也可能受损（drift）。"
      ]
    },
    {
      "hypothesis": "B",
      "supporting": [
        "多次在相同条件下（如高温、灶具运行中）重复出现 None 值，表明是硬件层面的不可靠性。",
        "数据从 None 到具体数值的‘跳跃’（如 10:55:00 从 None 直接跳到 2536=25.36°C）不符合物理规律，典型于传感器重置错误或内部 ADC 故障。",
        "与其他房间传感器对比，仅厨房传感器频繁失效，排除全局网络问题。",
        "在高温时段（午后至傍晚）故障率显著增加，符合电子元件热失控特性。"
      ],
      "opposing": []
    }
  ],
  "step4_causal": [
    "厨房灶具开启 → 厨房温度逐步升高（正常因果）",
    "厨房温度传感器故障 → 数据丢失（None）→ 失去对过热风险的实时监控（异常关联）",
    "厨房温度传感器漂移/误差 → 凌晨时段温度读数异常上升（异常因果：非真实环境变化）",
    "厨房温度传感器间歇性失灵 → 无法触发基于温度的安全联动（如自动关火或报警）（异常关联）"
  ],
  "step5_assessment": {
    "most_likely_hypothesis": "B",
    "confidence": "high",
    "severity": "high",
    "false_positive_risk": "低。证据包括高频次故障、特定条件触发、数值跳变及与其他设备的行为隔离，均强有力地支持硬件故障假设，而非偶然干扰。"
  },
  "step6_decision": {
    "is_anomaly": true,
    "threat_type": "sensor_malfunction",
    "threat_description": "厨房温度传感器存在严重硬件故障，频繁丢失数据并在高温下失效，可能导致火灾风险未被及时识别或自动化安全机制误动作。",
    "recommended_actions": [
      "立即检查并更换厨房温度传感器硬件。",
      "在维修完成前，手动监控厨房温度，避免长时间无人值守烹饪。",
      "验证烟雾报警器是否独立正常工作，作为冗余安全保障。"
    ]
  }
}
```

Explanation: 假设A: [normal] 厨房温度传感器因短暂断电、网络波动或临时干扰导致数据上报缺失，属于偶发性通信故障，不影响实际功能。

Explanation: 假设B: [anomaly] 厨房温度传感器存在严重的硬件故障（sensor_malfunction），表现为间歇性数据丢失（stuck-at-None）、数值跳变和无法在高温环境下稳定工作，可能导致火灾监测失效或用户误判环境温度。

Explanation: 最可能假设: B, 置信度: high

Explanation: 误报可能性: 低。证据包括高频次故障、特定条件触发、数值跳变及与其他设备的行为隔离，均强有力地支持硬件故障假设，而非偶然干扰。

立即检查并更换厨房温度传感器硬件。 在维修完成前，手动监控厨房温度，避免长时间无人值守烹饪。 验证烟雾报警器是否独立正常工作，作为冗余安全保障。

Hypothesis: A

家庭整体运行正常，无其他区域传感器同时出现类似问题。

Hypothesis: B

与其他房间传感器对比，仅厨房传感器频繁失效，排除全局网络问题。

在高温时段（午后至傍晚）故障率显著增加，符合电子元件热失控特性。

厨房灶具开启 → 厨房温度逐步升高（正常因果）


```json
{
  "step1_evidence": [
    "2026-06-09T18:50:00 kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = None — 在灶具开启后温度读数丢失，随后恢复为异常高值。",
    "2026-06-09T19:37:00 kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = None — 窗户打开且无人员操作时，传感器再次报告空值。",
    "2026-06-09T18:10:00 - T18:45:00 kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue 从 2513°C (257.5°C) 急剧上升至 2713°C (271.3°C) — 数值远超物理极限，显示严重的单向漂移或故障。",
    "2026-06-09T20:15:00 kitchen_dishwasher | OnOff.OnOff = True 及后续 OperationalState=1 — 洗碗机启动，但日志中未出现厨房温度随烹饪活动正常上升的关联变化（相对于之前的极端高温）。",
    "2026-06-09T18:00:00 - T18:30:00 kitchen_temp_sensor | 温度在 2400-2700 区间剧烈波动 — 即使无人操作，温度也呈现非自然的快速爬升和震荡。"
  ],
  "step2_hypotheses": [
    {
      "id": "A",
      "type": "normal",
      "description": "厨房内部存在隐蔽的高温热源（如工业烤箱、地暖故障或外部阳光直射导致的热积聚），导致传感器检测到极高的环境温度。"
    },
    {
      "id": "B",
      "type": "anomaly",
      "description": "厨房温度传感器发生严重故障（Sensor Malfunction/Stuck-at），导致读数完全失真（漂移至几百摄氏度），无法反映真实室温，且伴随通信丢包（None）。"
    }
  ],
  "step3_verification": [
    {
      "hypothesis": "A",
      "supporting": [],
      "opposing": [
        "温度读数高达 2713 (271.3°C)，这在普通住宅厨房中极不可能由常规热源产生。",
        "温度读数在无人干预的情况下（Occupancy=0）持续剧烈波动并达到物理上不可能的数值。",
        "日志中多次出现 'None' 值，表明传感器可能已离线或硬件损坏，而非单纯测量到高温。"
      ]
    },
    {
      "hypothesis": "B",
      "supporting": [
        "直接证据：传感器连续多分钟报告不可能的温度值（>250°C），符合 'sensor_drift' 或 'sensor_malfunction' 特征。",
        "直接证据：传感器在特定时间点返回 'None'，表示数据丢失或设备重置，这是典型的硬件故障信号。",
        "间接证据：当灶具开启（18:49）时，如果传感器正常，应看到温度稳步上升；但此时传感器已处于故障状态（报 None 或错误值）。",
        "间接证据：卧室温度传感器在同一时间段内表现正常（约 22°C 左右），排除了全屋环境过热导致传感器失效的可能性。"
      ],
      "opposing": []
    }
  ],
  "step4_causal": [
    "因果关系 1: 厨房温度传感器硬件故障 → 报告虚假高温 (>250°C) 和数据丢失 (None)。 (异常)"
  ],
  "step5_assessment": {
    "most_likely_hypothesis": "B",
    "confidence": "high",
    "severity": "medium",
    "false_positive_risk": "极低。温度超过 250 度且伴随数据丢失是明确的硬件故障特征，几乎不可能是正常环境变化。"
  },
  "step6_decision": {
    "is_anomaly": true,
    "threat_type": "sensor_malfunction",
    "threat_description": "厨房温度传感器严重故障，输出不可信的高温数据并间歇性丢失，可能导致基于该传感器的自动化控制（如联动空调或报警）失效或误触发。",
    "recommended_actions": [
      "立即检查厨房温度传感器硬件连接及供电情况。",
      "校准或更换厨房温度传感器。",
      "在修复前，暂时禁用依赖该传感器数据的自动场景（如高温预警）。"
    ]
  }
}
```

Explanation: 假设A: [normal] 厨房内部存在隐蔽的高温热源（如工业烤箱、地暖故障或外部阳光直射导致的热积聚），导致传感器检测到极高的环境温度。

Explanation: 假设B: [anomaly] 厨房温度传感器发生严重故障（Sensor Malfunction/Stuck-at），导致读数完全失真（漂移至几百摄氏度），无法反映真实室温，且伴随通信丢包（None）。

Explanation: 最可能假设: B, 置信度: high

Explanation: 误报可能性: 极低。温度超过 250 度且伴随数据丢失是明确的硬件故障特征，几乎不可能是正常环境变化。

立即检查厨房温度传感器硬件连接及供电情况。 校准或更换厨房温度传感器。 在修复前，暂时禁用依赖该传感器数据的自动场景（如高温预警）。

Hypothesis: A

Hypothesis: B


```json
{
  "step1_evidence": [
    "Event 1: [2026-06-26T07:32:17] front_door_lock | LockOperation(LockOperationType=1, Manual) → State=2 (Unlocked)",
    "Event 2: [2026-06-26T07:32:19] front_door_contact | BooleanState.StateValue = False (Open)",
    "Event 3: [2026-06-26T07:32:26] front_door_contact | BooleanState.StateValue = True (Closed)",
    "Event 4: [2026-06-26T07:32:27] front_door_lock | LockOperation(LockOperationType=0, Auto) → State=1 (Locked)",
    "Event 5: [2026-06-26T18:18:00] front_door_lock | LockOperation(LockOperationType=1, Manual) → State=2 (Unlocked)",
    "Event 6: [2026-06-26T18:18:02] front_door_contact | BooleanState.StateValue = False (Open)",
    "Event 7: [2026-06-26T18:18:21] living_room_occupancy | OccupancySensing.Occupancy = 1",
    "Event 8: [2026-06-26T22:09:24] front_door_contact | BooleanState.StateValue = True (Closed)",
    "Event 9: [2026-06-26T22:09:25] front_door_lock | LockOperation(LockOperationType=0, Auto) → State=1 (Locked)",
    "Event 10: [2026-06-26T19:49:00] kitchen_cook_surface | OnOff.OnOff = False (Cooking stopped)"
  ],
  "step2_hypotheses": [
    {
      "id": "A",
      "type": "normal",
      "description": "住户正常进出家门：早晨出门上锁，傍晚回家解锁并开灯，夜间睡觉前关门上锁。所有操作逻辑连贯且符合人类行为模式。"
    },
    {
      "id": "B",
      "type": "anomaly",
      "description": "门锁或门接触传感器存在故障（Sensor Stuck/Actuator Malfunction），导致状态报告与实际物理状态不一致，或者发生了未经授权的尾随进入。"
    }
  ],
  "step3_verification": [
    {
      "hypothesis": "A",
      "supporting": [
        "07:32:17 手动解锁后立即检测到开门 (07:32:19)，随后门关闭 (07:32:26) 并自动上锁 (07:32:27)，时间间隔极短，符合快速出门动作。",
        "18:18:00 手动解锁后，立即检测到开门 (18:18:02)，紧接着客厅有人 (18:18:21)，表明住户回家。",
        "22:09:24 门关闭后，系统自动上锁 (22:09:25)，符合睡前习惯。",
        "日志中未发现连续的 LockOperationError 报警事件，也未发现 DoorLockAlarm 事件。"
      ],
      "opposing": []
    },
    {
      "hypothesis": "B",
      "supporting": [],
      "opposing": [
        "如果发生尾随入侵，通常会在门关闭后有一段时间延迟再上锁，或者在室内无人时检测到门打开。",
        "日志显示每次开门事件都紧随解锁命令之后，且关门事件紧随开门事件之后，没有长时间的异常滞留或多次重复开关门迹象。",
        "厨房灶具在 19:49 关闭，温度随后下降，无忘关火风险；无烟雾报警触发。"
      ]
    }
  ],
  "step4_causal": [
    "因果关系 1: 住户手动解锁 (07:32:17) → 门打开 (07:32:19) → 住户离开 → 门关闭 (07:32:26) → 自动上锁 (07:32:27)。这是正常的因果链条。",
    "因果关系 2: 住户手动解锁 (18:18:00) → 门打开 (18:18:02) → 住户进入客厅 (18:18:21)。这是正常的因果链条。",
    "因果关系 3: 门关闭 (22:09:24) → 自动上锁 (22:09:25)。这是正常的安防联动逻辑。"
  ],
  "step5_assessment": {
    "most_likely_hypothesis": "A",
    "confidence": "high",
    "severity": "none",
    "false_positive_risk": "极低。日志中的时间戳非常精确地反映了“解锁 - 开门 - 关门 - 上锁”的完整序列，没有任何数据缺失或矛盾来支持设备故障或入侵假设。"
  },
  "step6_decision": {
    "is_anomaly": false,
    "threat_type": "none",
    "threat_description": "entrance 区域设备工作正常，记录了住户早出、晚归及夜间的标准进出流程，未发现安全威胁或设备故障。",
    "recommended_actions": []
  }
}
```

Explanation: 假设A: [normal] 住户正常进出家门：早晨出门上锁，傍晚回家解锁并开灯，夜间睡觉前关门上锁。所有操作逻辑连贯且符合人类行为模式。

Explanation: 假设B: [anomaly] 门锁或门接触传感器存在故障（Sensor Stuck/Actuator Malfunction），导致状态报告与实际物理状态不一致，或者发生了未经授权的尾随进入。

Explanation: 最可能假设: A, 置信度: high

Explanation: 误报可能性: 极低。日志中的时间戳非常精确地反映了“解锁 - 开门 - 关门 - 上锁”的完整序列，没有任何数据缺失或矛盾来支持设备故障或入侵假设。

Hypothesis: A

22:09:24 门关闭后，系统自动上锁 (22:09:25)，符合睡前习惯。

Hypothesis: B

厨房灶具在 19:49 关闭，温度随后下降，无忘关火风险；无烟雾报警触发。


2026-06-01T18:50:00 | kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = None — 传感器读数丢失

2026-06-01T19:53:00 | kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = None — 传感器读数再次丢失

2026-06-01T18:15:00 | kitchen_temp_sensor | 温度显示 2567°C (25.67) — 数值异常偏高，远超正常室温范围

2026-06-01T18:25:00 | kitchen_temp_sensor | 温度显示 2703°C (27.03) — 数值继续异常飙升

2026-06-01T18:30:00 | kitchen_temp_sensor | 温度显示 2713°C (27.13) — 达到峰值后开始回落

2026-06-01T18:45:00 | kitchen_temp_sensor | 温度显示 2658°C (26.58) — 尽管灶具开启，但高温与后续行为不匹配（见 Step 1 其他证据）

厨房温度传感器受到灶具加热影响，读数随烹饪过程自然上升并回落。

Hypothesis: A

温度读数在 18:05 到 18:50 之间出现多次非连续的巨大跳变（如 2389 -> 2443 -> 2519），幅度远超正常热传导速率。

温度在 18:50 和 19:53 两次变为 None（无数据），表明传感器通信或硬件已中断。

即使灶具在 19:52 关闭，温度也未立即按正常曲线下降，而是先丢失数据。

正常烹饪升温通常在 3-5°C 范围内，而此处出现了 20°C+ 的单次跳变。

Hypothesis: B

传感器读数在 18:05-19:53 期间呈现单向漂移和剧烈震荡，完全不符合日间正弦曲线或正常热力学变化。

两次明确的 None 值报告，直接证明传感器停止正常工作（Sensor Malfunction/Stuck）。

在传感器报告异常高值（>27°C）且间歇性丢失数据时，用户于 18:49 开启了灶具，并在 19:52 才关闭，此间缺乏有效的温度监控。

灶具开启 (18:49) → 厨房温度应逐步升高（正常因果），但因传感器故障，实际观测到的温度读数是错误的（异常关联）。

传感器故障/漂移 (18:05-19:53) → 无法提供准确的厨房环境温度信息，导致系统误判环境安全状况（异常因果）。

传感器失效期间开启灶具 → 构成潜在的忘关火风险（unattended_cooking），因为自动化系统依赖该传感器来判断是否需要干预或报警。

厨房温度传感器存在严重故障，表现为数据剧烈漂移、单方向偏移及间歇性丢失读数，导致在烹饪活动期间无法提供准确的环境监测，增加了安全隐患。

立即检查并更换厨房温度传感器。
在修复前，人工定期检查烹饪期间的厨房温度和烟雾情况，避免仅依赖自动化警报。
审查 Matter 设备配置，确保传感器上报频率和校准参数正确。

Explanation: 假设A: [normal] 厨房温度传感器受到灶具加热影响，读数随烹饪过程自然上升并回落。

Explanation: 假设B: [anomaly] 厨房温度传感器发生漂移或故障（Stuck-at/Drift），导致读数严重失真；且在传感器失效期间，用户仍在进行高风险的无人看管烹饪活动。

Explanation: 最可能假设: B, 置信度: high

Explanation: 误报可能性: 低。传感器数值的物理不可能性（短时间内多次大幅跳变及归零）排除了正常环境变化的可能性。

厨房温度传感器受到灶具加热影响，读数随烹饪过程自然上升并回落。

Hypothesis: A

即使灶具在 19:52 关闭，温度也未立即按正常曲线下降，而是先丢失数据。

正常烹饪升温通常在 3-5°C 范围内，而此处出现了 20°C+ 的单次跳变。

Hypothesis: B


```json
{
  "step1_evidence": [
    "[2026-06-09T19:15:30] kitchen_cook_surface | OnOff.OnOff = True — 灶具开启",
    "[2026-06-09T19:16:00] kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = None — 传感器首次报告空值 (无数据)",
    "[2026-06-09T19:47:00] kitchen_cook_surface | OnOff.OnOff = False — 灶具关闭",
    "[2026-06-09T19:48:00] kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = None — 传感器再次报告空值",
    "[2026-06-09T19:47:30] kitchen_window_contact | BooleanState.StateValue = False — 厨房窗户打开（异常时间）",
    "[2026-06-09T19:20:00] kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2614 — 温度读数高达 26.14°C，远超正常波动范围",
    "[2026-06-09T19:25:00] kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2684 — 温度读数飙升至 26.84°C",
    "[2026-06-09T19:35:00] kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2684 — 高温持续存在"
  ],
  "step2_hypotheses": [
    {
      "id": "A",
      "type": "normal",
      "description": "住户在晚间做饭时开启了空调或暖气，导致厨房温度自然升高；传感器因维护或校准暂时中断数据传输。"
    },
    {
      "id": "B",
      "type": "anomaly",
      "description": "传感器发生硬件故障（Stuck-at High），导致读数失真且无法检测真实环境变化；同时伴随窗户误开或无人看管的高风险烹饪状态。"
    }
  ],
  "step3_verification": [
    {
      "hypothesis": "A",
      "supporting": [
        "日志显示 19:15:30 开启灶具，随后温度上升符合烹饪逻辑。",
        "卧室和客厅温度在同一时间段也有小幅上升，可能受整体环境影响。"
      ],
      "opposing": [
        "厨房温度从正常的 ~24°C 瞬间跳变至 26°C+ 且幅度过大（>2°C 的非日照偏移），不符合正常热力学规律。",
        "关键证据：温度传感器在 19:16:00 和 19:48:00 连续两次报告 `None`（无数据），这是典型的通信丢失或传感器卡死特征，而非简单的数值漂移。",
        "即使灶具已关闭（19:47:00），温度读数仍维持在极高值（2684/2598），未呈现应有的下降趋势。"
      ]
    },
    {
      "hypothesis": "B",
      "supporting": [
        "传感器读数完全脱离物理现实：在无额外热源（如烤箱门敞开）的情况下，室内温度不可能在短时间内稳定在 26°C 以上并持续数小时而不回落。",
        "数据流中断（`None` 值）强烈暗示传感器内部电路故障或连接断开，导致无法上报正确数据或默认报零/无效。",
        "结合 `kitchen_window_contact` 在 19:47:30 变为打开状态，如果传感器是好的，外部气流会导致温度迅速下降，但实际读数依然极高，进一步证实传感器失效。"
      ],
      "opposing": []
    }
  ],
  "step4_causal": [
    "因果 1: 灶具开启 → 厨房温度逐步上升（正常）",
    "因果 2: 传感器故障/断连 → 温度读数突变为异常高值且停滞（异常关联）",
    "因果 3: 传感器故障 → 无法提供有效反馈以触发安全联动（异常后果）"
  ],
  "step5_assessment": {
    "most_likely_hypothesis": "B",
    "confidence": "high",
    "severity": "medium",
    "false_positive_risk": "低。虽然温度升高可能是烹饪引起，但读数的极端性、持续性以及伴随的数据丢失（None）使得传感器故障的解释概率远高于环境温度自然波动。"
  },
  "step6_decision": {
    "is_anomaly": true,
    "threat_type": "sensor_malfunction",
    "threat_description": "厨房温度传感器出现严重故障，表现为读数虚高及周期性数据丢失，可能导致基于该传感器的自动化安防或温控策略失效。",
    "recommended_actions": [
      "立即手动检查厨房温度传感器是否安装牢固且供电正常。",
      "临时通过物理温度计监测厨房实际温度，并在系统侧禁用依赖该传感器的自动化规则，直到设备修复。",
      "由于发现期间厨房窗户曾被打开（19:47:30），建议确认当时是否有人员在场或是否存在其他安全隐患。"
    ]
  }
}
```

Explanation: 假设A: [normal] 住户在晚间做饭时开启了空调或暖气，导致厨房温度自然升高；传感器因维护或校准暂时中断数据传输。

Explanation: 假设B: [anomaly] 传感器发生硬件故障（Stuck-at High），导致读数失真且无法检测真实环境变化；同时伴随窗户误开或无人看管的高风险烹饪状态。

Explanation: 最可能假设: B, 置信度: high

Explanation: 误报可能性: 低。虽然温度升高可能是烹饪引起，但读数的极端性、持续性以及伴随的数据丢失（None）使得传感器故障的解释概率远高于环境温度自然波动。

立即手动检查厨房温度传感器是否安装牢固且供电正常。

Hypothesis: A

日志显示 19:15:30 开启灶具，随后温度上升符合烹饪逻辑。
卧室和客厅温度在同一时间段也有小幅上升，可能受整体环境影响。

Hypothesis: B

因果 1: 灶具开启 → 厨房温度逐步上升（正常）
因果 2: 传感器故障/断连 → 温度读数突变为异常高值且停滞（异常关联）
因果 3: 传感器故障 → 无法提供有效反馈以触发安全联动（异常后果）


```json
{
  "step1_evidence": [
    "2026-06-08T19:54:38 kitchen_window_contact | BooleanState.StateValue = False — 厨房窗户在有人居住且正在烹饪时处于打开状态",
    "2026-06-08T18:47:30 kitchen_cook_surface | OnOff.OnOff = True — 灶具开启，随后温度传感器读数异常下降至 None",
    "2026-06-08T19:56:00 kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = None — 在烹饪过程中（约 10 分钟内）温度传感器停止上报数值",
    "2026-06-08T18:15:00 kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2575 (25.75°C) — 凌晨时段厨房温度异常偏高，无对应热源活动记录"
  ],
  "step2_hypotheses": [
    {
      "id": "A",
      "type": "normal",
      "description": "传感器暂时性通信故障或重启：厨房温度传感器因干扰或电源波动短暂失去连接（报告 None），并在恢复后正常工作；窗户打开是住户正常的通风行为。"
    },
    {
      "id": "B",
      "type": "anomaly",
      "description": "安防/监测失效风险：关键区域（厨房）的窗户传感器和温度传感器在敏感时间段（烹饪时、夜间）同时出现数据丢失或异常，可能导致火灾监测盲区或入侵检测失败。"
    }
  ],
  "step3_verification": [
    {
      "hypothesis": "A",
      "supporting": [
        "日志显示其他设备（如门锁、灯光）运行正常，未发现大规模系统崩溃迹象。",
        "温度传感器在 T19:56:00 后于 T20:00:00 恢复正常上报（2270），表明设备可能只是瞬时掉线。"
      ],
      "opposing": [
        "故障持续时间较长（从 18:48 到 19:56 长达近 1 小时部分时间缺失或异常），且伴随窗户传感器异常，单纯通信故障概率较低。",
        "T18:15 的高温读数在没有明显热源（如刚做完饭）的情况下出现，不符合正常热力学规律。"
      ]
    },
    {
      "hypothesis": "B",
      "supporting": [
        "T19:54:38 窗户打开（False）与 T19:47:30 灶具开启形成直接关联，增加了火灾隐患。",
        "T19:56:00 传感器返回 None 发生在窗户打开之后，可能存在环境因素导致传感器失效，或者人为关闭了传感器供电以规避报警。",
        "凌晨 T18:15 的高温异常暗示可能存在外部热入侵或传感器漂移/故障，而该时段无人活动（Occupancy=0）。"
      ],
      "opposing": [
        "没有发现烟雾报警器（smoke_co_alarm）触发任何报警事件。",
        "住户在 T18:26 回家后开启了空调，可能在一定程度上缓解了高温问题。"
      ]
    }
  ],
  "step4_causal": [
    "正常因果：用户回家 -> 开启客厅灯和空调 -> 室内温度开始调节",
    "异常关联：灶具开启 + 窗户打开 -> 厨房温度急剧上升 + 传感器失效 -> 潜在的火灾监测失效",
    "异常关联：凌晨无人时厨房温度异常升高 -> 可能是传感器漂移或外部热源未被正确记录"
  ],
  "step5_assessment": {
    "most_likely_hypothesis": "B",
    "confidence": "medium",
    "severity": "high",
    "false_positive_risk": "如果仅仅是短暂的通信丢包，则误报可能性存在；但考虑到故障持续时间和伴随的窗户异常，实际风险较高。"
  },
  "step6_decision": {
    "is_anomaly": true,
    "threat_type": "sensor_malfunction",
    "threat_description": "厨房关键传感器（温度和窗户）在高风险时段（烹饪中及夜间）出现数据丢失或异常，导致安防和消防监测能力暂时失效。",
    "recommended_actions": [
      "立即检查厨房温度传感器和窗户传感器的物理连接及电池状态。",
      "核实 T18:15 的高温读数是否为真实环境温度还是传感器漂移错误。",
      "建议在该传感器修复前，手动确认厨房门窗关闭情况并留意烟雾报警器状态。"
    ]
  }
}
```

Explanation: 假设A: [normal] 传感器暂时性通信故障或重启：厨房温度传感器因干扰或电源波动短暂失去连接（报告 None），并在恢复后正常工作；窗户打开是住户正常的通风行为。

Explanation: 假设B: [anomaly] 安防/监测失效风险：关键区域（厨房）的窗户传感器和温度传感器在敏感时间段（烹饪时、夜间）同时出现数据丢失或异常，可能导致火灾监测盲区或入侵检测失败。

Explanation: 最可能假设: B, 置信度: medium

Explanation: 误报可能性: 如果仅仅是短暂的通信丢包，则误报可能性存在；但考虑到故障持续时间和伴随的窗户异常，实际风险较高。

立即检查厨房温度传感器和窗户传感器的物理连接及电池状态。
核实 T18:15 的高温读数是否为真实环境温度还是传感器漂移错误。
建议在该传感器修复前，手动确认厨房门窗关闭情况并留意烟雾报警器状态。

Hypothesis: A

日志显示其他设备（如门锁、灯光）运行正常，未发现大规模系统崩溃迹象。

Hypothesis: B

没有发现烟雾报警器（smoke_co_alarm）触发任何报警事件。

住户在 T18:26 回家后开启了空调，可能在一定程度上缓解了高温问题。

正常因果：用户回家 -> 开启客厅灯和空调 -> 室内温度开始调节


```json
{
  "step1_evidence": [
    "[2026-06-23T18:54:00] kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = None — 灶具开启后传感器读数突然丢失",
    "[2026-06-23T19:49:00] kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = None — 窗户打开后传感器再次报告无数据",
    "[2026-06-23T18:00:00] kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2391 (23.91°C) — 前一日夜间温度正常",
    "[2026-06-23T18:10:00] kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2522 (25.22°C) — 温度开始异常飙升",
    "[2026-06-23T18:20:00] kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2641 (26.41°C) — 温度持续快速上升，远超日间自然波动范围",
    "[2026-06-23T18:53:00] kitchen_cook_surface | OnOff.OnOff = True — 用户在厨房开启灶具",
    "[2026-06-23T19:48:00] kitchen_cook_surface | OnOff.OnOff = False — 用户关闭了灶具"
  ],
  "step2_hypotheses": [
    {
      "id": "A",
      "type": "normal",
      "description": "厨房温度升高是由于白天日照强烈或环境温度高导致的正常日间热积累，随后因开窗通风和关闭电器而回落。"
    },
    {
      "id": "B",
      "type": "anomaly",
      "description": "厨房温度传感器发生严重漂移或故障（Sensor Drift/Malfunction），导致读数在短时间内从 23°C 飙升至接近 27°C，且伴随多次数据丢失，无法反映真实室温。"
    }
  ],
  "step3_verification": [
    {
      "hypothesis": "A",
      "supporting": [
        "日志中没有显示空调、加热器或其他热源在 18:00-18:50 期间开启。",
        "卧室和客厅的温度在同一时间段内保持稳定（约 22-23°C），没有跟随厨房同步剧烈上升，说明并非全屋普遍高温。"
      ],
      "opposing": [
        "温度上升速度极快：从 18:10 的 25.22°C 到 18:20 的 26.41°C，仅 10 分钟上升 1.2°C，这在没有强热源的情况下不可能自然发生。",
        "后续出现两次 `MeasuredValue = None`，如果是正常环境变化，传感器应继续上报数值。",
        "18:53 开启灶具时，如果之前读数准确，此时温度应已非常高（>27°C），但开启后读数反而跳变并丢失，逻辑不符。"
      ]
    },
    {
      "hypothesis": "B",
      "supporting": [
        "单一设备异常：只有厨房温度传感器表现出异常行为，其他区域传感器数据平稳。",
        "数据特征匹配故障模式：读数单向急剧漂移（Drift）以及间歇性返回 None（Malfunction/Communication Loss）。",
        "时间关联性：温度飙升发生在无人操作特定加热设备（如烤箱）的时间段，排除了人为烹饪因素。",
        "数据丢失事件：在温度异常高点附近及之后出现两次 `None` 值，符合传感器硬件故障或通信中断的特征。"
      ],
      "opposing": []
    }
  ],
  "step4_causal": [
    "Kitchen Temp Sensor Reading ↑ → Actual Kitchen Heat Source Active? (False, no cookers/heaters on before 18:53) → Sensor Drift/Fault",
    "Sensor Value = None → Sensor Hardware Failure or Communication Loss",
    "Living Room Temp Stable ↔ Kitchen Temp Spiking → Independent Device Fault (Not Environmental)"
  ],
  "step5_assessment": {
    "most_likely_hypothesis": "B",
    "confidence": "high",
    "severity": "medium",
    "false_positive_risk": "极低。由于其他房间温度正常，且升温速率不符合物理规律，基本可排除环境温度突变的可能性。"
  },
  "step6_decision": {
    "is_anomaly": true,
    "threat_type": "sensor_drift",
    "threat_description": "厨房温度传感器出现严重漂移和故障，导致读数虚高并在关键时刻丢失数据，可能影响基于此数据的自动化控制决策。",
    "recommended_actions": [
      "立即检查厨房温度传感器硬件连接及供电情况。",
      "重新校准或更换该传感器。",
      "审查依赖该传感器数值的自动化场景（如高温报警），以防误触发或漏报。"
    ]
  }
}
```

Explanation: 假设A: [normal] 厨房温度升高是由于白天日照强烈或环境温度高导致的正常日间热积累，随后因开窗通风和关闭电器而回落。

Explanation: 假设B: [anomaly] 厨房温度传感器发生严重漂移或故障（Sensor Drift/Malfunction），导致读数在短时间内从 23°C 飙升至接近 27°C，且伴随多次数据丢失，无法反映真实室温。

Explanation: 最可能假设: B, 置信度: high

Explanation: 误报可能性: 极低。由于其他房间温度正常，且升温速率不符合物理规律，基本可排除环境温度突变的可能性。

立即检查厨房温度传感器硬件连接及供电情况。 重新校准或更换该传感器。 审查依赖该传感器数值的自动化场景（如高温报警），以防误触发或漏报。

Hypothesis: A

日志中没有显示空调、加热器或其他热源在 18:00-18:50 期间开启。

Hypothesis: B

单一设备异常：只有厨房温度传感器表现出异常行为，其他区域传感器数据平稳。


{
  "step1_evidence": [
    "未发现可疑事件：bathroom_water_leak 传感器在整个日志周期内从未上报任何状态变化（始终为默认或未触发），这与 bathroom_occupancy 传感器频繁检测到人员进出并触发灯光的行为形成对比。",
    "未发现可疑事件：bathroom_light 仅在 occupancy=1 时开启，在 occupancy=0 时关闭，逻辑正常，无异常操作。"
  ],
  "step2_hypotheses": [
    {
      "id": "A",
      "type": "normal",
      "description": "卫生间漏水传感器功能正常，但在本次监控时段（6:28-7:32）住户仅进行了洗漱或短暂停留，未发生漏水事件，因此传感器保持静默，这是正常的待机状态。"
    },
    {
      "id": "B",
      "type": "anomaly",
      "description": "卫生间漏水传感器发生故障（sensor_malfunction），可能处于 stuck-at-off 状态（卡死在关闭位）或通信中断，导致即使发生漏水也无法检测或上报。"
    }
  ],
  "step3_verification": [
    {
      "hypothesis": "A",
      "supporting": [
        "bathroom_occupancy 传感器多次准确报告有人进入（如 06:28, 06:33, 06:38, 06:43, 06:48, 06:53），且对应时间 bathroom_light 自动开启，随后在无人时（06:56, 06:59, 07:26 等）自动关闭，表明该区域环境感知系统工作正常。",
        "若发生严重漏水通常伴随积水，可能会影响地板干燥度传感器（若有）或导致其他关联设备行为异常，但日志中未见相关连带反应。"
    ],
    {
      "hypothesis": "B",
      "supporting": [
        "日志中完全没有 bathroom_water_leak 传感器的任何读数更新（例如 `WaterLeakDetection.WaterLeakDetected` 属性从未被报告）。在 Matter 协议中，如果传感器发生物理故障或完全离线，通常会停止上报心跳或状态变更。",
        "虽然不能排除‘确实没漏水’的可能性，但缺乏对关键安全/便利设备的状态确认记录，属于信息缺失。"
    ]
  ],
  "step4_causal": [
    "正常因果：住户进入卫生间 → bathroom_occupancy 变为 1 → bathroom_light 开启（逻辑闭环正常）。",
    "异常关联（潜在）：bathroom_water_leak 传感器无任何数据上报 → 无法判断是否发生漏水事件（信息缺失导致的推断困难，非直接的因果错误）。"
  ],
  "step5_assessment": {
    "most_likely_hypothesis": "A",
    "confidence": "medium",
    "severity": "none",
    "false_positive_risk": "由于缺乏漏水传感器的心跳包（Heartbeat）或明确的状态报告定义在日志中，我们无法 100% 确定它是‘没干活’还是‘坏了’。但如果设备正常工作，理应定期上报 `WaterLeakDetected=false` 或在触发时上报 `true`。完全没有任何关于该属性的日志条目，存在中等程度的不确定性。然而，基于现有证据（无报警、无关联异常），判定为‘正常（未发生事件）’的风险较低，误报可能性主要在于未能提前发现潜在的硬件故障。"
  },
  "step6_decision": {
    "is_anomaly": false,
    "threat_type": "none",
    "threat_description": "卫生间漏水传感器在本次监控期间未触发警报，结合 occupancy 和 lighting 系统的正常联动，暂无直接安全威胁证据。",
    "recommended_actions": []
  }
}


```json
{
  "step1_evidence": [
    "2026-06-24T19:02:00: kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = None — 灶具开启后温度读数丢失，可能传感器故障或通信中断",
    "2026-06-24T19:45:00: kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = None — 洗碗机运行且窗户打开时再次出现无数据，异常频发",
    "2026-06-24T19:05:00, 19:10:00, ..., 20:05:00: kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue 从 2426 骤升至 2668 (2 小时升温近 3°C) — 厨房无人 (Occupancy=0) 但温度持续单向剧烈上升，远超正常环境漂移范围",
    "2026-06-24T19:00:00: kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2369 (23.69°C) — 与随后几小时的读数相比，初始值明显偏低，存在不合理的突变",
    "2026-06-24T19:44:00: kitchen_cook_surface | OnOff.OnOff = False — 烹饪结束，但紧接着 19:45:00 温度读数又变为 None，显示设备状态混乱"
  ],
  "step2_hypotheses": [
    {
      "id": "A",
      "type": "normal",
      "description": "厨房温度升高是由于住户在客厅进行长时间高强度活动（如运动、使用电器）导致热量通过墙体传导至厨房，且空调未开启制冷，属于日间自然热积聚。"
    },
    {
      "id": "B",
      "type": "anomaly",
      "description": "厨房温度传感器发生故障（sensor_drift 或 sensor_malfunction），导致读数完全失真，无法反映真实室温；同时传感器可能在高温下死机导致返回 None。"
    }
  ],
  "step3_verification": [
    {
      "hypothesis": "A",
      "supporting": ["日志中 living_room 和 bedroom 的温度在同一时间段内也呈现上升趋势（例如 19:00-19:30 期间卧室从 21.75°C 升至 21.78°C，客厅从 22.72°C 升至 22.78°C），表明全屋整体变暖。"],
      "opposing": ["尽管其他房间也在升温，但厨房的温度上升斜率（约 1.5°C/小时）显著高于卧室和客厅（约 0.03°C/小时）。", "关键证据：2026-06-24T19:02:00 和 19:45:00 厨房温度报告为 None，而其他传感器在此刻均有正常数值。这种间歇性失真是硬件故障的典型特征，而非环境变化。", "2026-06-24T19:44:00 关闭了灶具，理论上热源应移除，但随后的温度读数依然异常（None 或极高），不符合物理规律。"]
    },
    {
      "hypothesis": "B",
      "supporting": ["厨房温度读数与其他区域严重脱节：当其他房间稳定时，厨房读数先归零（None），再跳变至异常高值（26.68°C），最后回落。", "温度读数出现多次 'None'（缺失值），这通常意味着传感器停止上报数据或通信模块故障。", "在 19:00-19:30 期间，厨房温度在无人状态下快速攀升至 26.68°C（2668），这在夏季午后虽有日照，但对于封闭的厨房小空间而言，若无强力热源（如持续开火），仅靠传导很难达到如此高的温升速率。", "传感器读数波动极不稳定（忽高忽低，甚至归零），不符合任何已知的物理加热曲线。"],
      "opposing": ["如果传感器完全损坏，可能会一直报错或固定在一个值，而不是呈现复杂的‘正常→None→异常高→正常’的复杂轨迹。"]
    }
  ],
  "step4_causal": [
    "厨房灶具开启 (19:01) → 厨房温度缓慢上升 (正常因果)",
    "厨房温度传感器故障/死机 (推测) → 温度读数变为 None (异常关联)",
    "厨房温度传感器校准漂移/故障恢复后的误报 → 温度读数瞬间跳变至 26.68°C (异常关联)",
    "关闭灶具 (19:44) → 温度读数并未立即下降反而继续异常 (异常因果，违背热力学常识)"
  ],
  "step5_assessment": {
    "most_likely_hypothesis": "B",
    "confidence": "high",
    "severity": "medium",
    "false_positive_risk": "虽然全屋温度有上升趋势支持假设 A，但厨房特有的'None'缺失值和极端的温度跳变强烈指向硬件故障。误报的可能性较低，因为环境传热无法解释读数的间歇性丢失和超现实的高峰值。"
  },
  "step6_decision": {
    "is_anomaly": true,
    "threat_type": "sensor_malfunction",
    "threat_description": "厨房温度传感器出现严重故障，表现为间歇性数据丢失（返回 None）及读数剧烈失真，可能导致火灾报警系统误判或家庭自动化逻辑失效。",
    "recommended_actions": [
      "立即检查厨房温度传感器硬件连接及供电情况。",
      "重新校准或更换厨房温度传感器。",
      "在修复前，建议人工定期监测厨房实际温度以确保安全。",
      "审查依赖该传感器的自动化场景（如过热自动关窗），防止因错误数据触发不当操作。"
    ]
  }
}
```

Explanation: 假设A: [normal] 厨房温度升高是由于住户在客厅进行长时间高强度活动（如运动、使用电器）导致热量通过墙体传导至厨房，且空调未开启制冷，属于日间自然热积聚。

Explanation: 假设B: [anomaly] 厨房温度传感器发生故障（sensor_drift 或 sensor_malfunction），导致读数完全失真，无法反映真实室温；同时传感器可能在高温下死机导致返回 None。

Explanation: 最可能假设: B, 置信度: high

Explanation: 误报可能性: 虽然全屋温度有上升趋势支持假设 A，但厨房特有的'None'缺失值和极端的温度跳变强烈指向硬件故障。误报的可能性较低，因为环境传热无法解释读数的间歇性丢失和超现实的高峰值。

立即检查厨房温度传感器硬件连接及供电情况。 重新校准或更换厨房温度传感器。 在修复前，建议人工定期监测厨房实际温度以确保安全。 审查依赖该传感器的自动化场景（如过热自动关窗），防止因错误数据触发不当操作。

Hypothesis: A

Hypothesis: B

传感器读数波动极不稳定（忽高忽低，甚至归零），不符合任何已知的物理加热曲线。

厨房灶具开启 (19:01) → 厨房温度缓慢上升 (正常因果)

厨房温度传感器故障/死机 (推测) → 温度读数变为 None (异常关联)


[2026-06-18T19:10:00] kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = None — 在灶具开启后首次读数丢失

[2026-06-18T19:33:30] kitchen_window_contact | BooleanState.StateValue = False — 窗户被打开，发生在烹饪期间且有人在场

[2026-06-18T19:34:00] kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = None — 窗口打开后再次出现 None 值

[2026-06-18T19:53:00] kitchen_dishwasher | OnOff.OnOff = True — 洗碗机启动

[2026-06-18T21:54:33] front_door_contact | BooleanState.StateValue = True — 前门传感器状态从 False (开) 变为 True (关)

Hypothesis: A

传感器在 19:10, 19:34 两次报告 None，但在其他时间点（如 19:15, 19:35, 19:40）均有有效数值，说明设备未完全失效。

温度跳变符合物理规律：19:05=2416°C -> 19:10(None)->19:15=2557°C。若传感器卡死，数值应恒定不变而非剧烈波动。

窗户打开事件发生在 19:33，紧接着 19:34 温度读数为 None，可能是气流扰动导致传感器瞬时校准失败或连接超时。

最终在 23:55 传感器恢复正常读数 (2279)，证明设备功能完整。

Hypothesis: B

在烹饪高峰期（19:10-19:34）出现了两次连续的 None 值，可能掩盖了真实的温度峰值。

None 值仅持续极短时间（几分钟），且前后数据点显示温度正在快速上升，不符合“传感器卡死”的特征（卡死通常表现为数值长时间固定）。

没有证据表明传感器被物理破坏或电源断开。

Causal 1: 灶具开启 → 厨房温度急剧上升（正常因果，符合烹饪场景）

Causal 2: 窗户打开 → 空气流通加剧 → 温度读数瞬时异常/丢失（异常关联，由外部操作引发传感器瞬态错误）

Causal 3: 时间流逝 → 温度自然回落（正常因果，符合晚间降温趋势）

无安全威胁，传感器短暂通信中断已排除，系统运行正常。

无安全威胁，传感器短暂通信中断已排除，系统运行正常。

Explanation: 假设A: [normal] 厨房温度传感器因环境剧烈变化（开窗通风）或瞬时信号干扰导致短暂通信中断（None），随后恢复；窗户打开是住户为了散热或通风的正常行为。

Explanation: 假设B: [anomaly] 厨房温度传感器发生硬件故障（sensor_malfunction），导致连续多次报告 None 值，无法准确监测灶具高温风险。

Explanation: 最可能假设: A, 置信度: high

Explanation: 误报可能性: 误报可能性低。虽然存在短暂的 None 值，但结合温度数据的剧烈波动和后续恢复，这更像是网络丢包或瞬时干扰，而非永久性硬件故障。判定为正常可避免不必要的维护成本。

Hypothesis: A

最终在 23:55 传感器恢复正常读数 (2279)，证明设备功能完整。

Hypothesis: B

没有证据表明传感器被物理破坏或电源断开。

Causal 1: 灶具开启 → 厨房温度急剧上升（正常因果，符合烹饪场景）

Causal 3: 时间流逝 → 温度自然回落（正常因果，符合晚间降温趋势）


2026-06-19T19:11:00 kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = None — 灶具开启后，厨房温度传感器首次返回空值

2026-06-19T19:51:00 kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = None — 厨房窗户打开后，温度传感器再次返回空值

2026-06-19T19:50:00 kitchen_cook_surface | OnOff.OnOff = False — 灶具在有人（living_room_occupancy=1）且刚关闭窗户前被手动关闭，但随后温度读数丢失

2026-06-19T20:12:00 kitchen_dishwasher | OnOff.OnOff = True — 洗碗机启动，但此事件与卧室传感器无关，仅为背景信息

2026-06-19T19:10:00 kitchen_light | OnOff.OnOff = True, 19:10:30 cook_surface on — 烹饪序列开始，紧接着温度传感器失效

2026-06-19T19:50:00 kitchen_window_contact | BooleanState.StateValue = False — 窗户打开，通常伴随气流变化导致温度波动，但此处温度直接变为 None

卧室温度传感器在整个时间段内持续报告数值（如 2174, 2164...），无中断或异常固定值

卧室运动传感器在预期时间（起床、回家等）正常触发，无异常周期性触发

卧室窗帘操作（06:26:14 position=0, 22:08:26 position=10000）与实际光照/作息逻辑相符

未发现卧室相关设备报警事件（SmokeAlarm, DoorLockAlarm, HardwareFaultAlert 等）

Hypothesis: A

卧室温度传感器全程稳定输出有效数值（例如 2174->2164->2180 等自然波动），从未出现 None 或长时间固定值。

卧室运动传感器触发时间与住户作息高度一致（早晨 06:25 起床上厕所，晚上 18:12 回家，22:08 睡觉），无机械性周期触发。

卧室窗帘开合时间（清晨拉开，深夜拉上）符合人类行为习惯。

未收到任何针对卧室设备的硬件故障报警。

Hypothesis: B

厨房温度传感器在关键时间点（烹饪中、开窗时）两次返回 None，表明其可能已损坏或断开连接（sensor_malfunction）。

None 值的出现并非随机，而是在高负载（烹饪发热）和物理状态改变（开窗）时刻发生，暗示设备可能因过热保护或信号中断而停止上报。

任务明确要求判断'bedroom 区域的传感器是否工作正常'，厨房传感器故障不影响卧室传感器的物理工作状态。

日志中无任何证据表明卧室传感器受到厨房故障的波及（如供电中断、网络风暴等全局事件）。

厨房灶具开启 -> 厨房温度上升 (正常因果)

厨房窗户打开 -> 理论上应引起温度波动，但厨房温度传感器返回 None (异常关联：传感器失效而非真实无读数)

住户起床 -> 卫生间/卧室运动传感器依次触发 (正常因果)

住户回家 -> 门锁解锁 -> 玄关灯亮 -> 客厅运动传感器触发 (正常因果)

住户睡前 -> 关灯 -> 关空调 -> 拉窗帘 -> 锁门 (正常因果)

卧室区域所有传感器运行正常，未发现安全威胁或异常情况。

无需对卧室设备进行干预。

建议关注厨房温度传感器故障，可能影响火灾预警能力，需联系技术支持检查厨房传感器。

卧室区域所有传感器运行正常，未发现安全威胁或异常情况。

Explanation: 假设A: [normal] 厨房温度传感器因高温或环境干扰暂时通信超时，但卧室传感器完全独立工作正常，用户行为符合日常规律。

Explanation: 假设B: [anomaly] 厨房温度传感器出现 sensor_malfunction（故障），导致无法上报数据；虽然问题发生在厨房，但需确认是否影响全屋温度监测策略或存在连锁风险。

Explanation: 最可能假设: A, 置信度: high

Explanation: 误报可能性: 极低。因为任务范围明确限定为'bedroom 区域'，而所有卧室传感器日志显示数据完整、波动合理、行为模式正常，不存在 stuck-at、漂移或误报迹象。厨房传感器的故障属于另一个独立的问题域。

卧室运动传感器在预期时间（起床、回家等）正常触发，无异常周期性触发

无需对卧室设备进行干预。

卧室运动传感器在预期时间（起床、回家等）正常触发，无异常周期性触发

Hypothesis: A

卧室窗帘开合时间（清晨拉开，深夜拉上）符合人类行为习惯。

未收到任何针对卧室设备的硬件故障报警。

Hypothesis: B

厨房灶具开启 -> 厨房温度上升 (正常因果)

住户起床 -> 卫生间/卧室运动传感器依次触发 (正常因果)

住户睡前 -> 关灯 -> 关空调 -> 拉窗帘 -> 锁门 (正常因果)


```json
{
  "step1_evidence": [
    "2026-06-19T19:15:00 kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = None — 传感器在灶具开启期间报告无数据",
    "2026-06-19T19:15:00 kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2539 — 上一秒为 None，下一秒突然跳变至 25.39°C（约），存在明显跳变",
    "2026-06-19T19:20:00 kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2611 — 温度读数异常高且波动剧烈",
    "2026-06-19T19:25:00 kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2682 — 温度继续非物理性地急剧上升",
    "2026-06-19T19:30:00 kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2690 — 达到峰值，远超正常烹饪升温幅度",
    "2026-06-19T19:35:00 kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2671 — 峰值后未回落反而仍维持高位",
    "2026-06-19T19:40:00 kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2684 — 再次跳升",
    "2026-06-19T19:45:00 kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2631 — 数值仍在异常高位",
    "2026-06-19T19:50:00 kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2588 — 虽略有下降但仍远高于室温",
    "2026-06-19T19:52:00 kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = None — 再次报告无数据"
  ],
  "step2_hypotheses": [
    {
      "id": "A",
      "type": "normal",
      "description": "住户正在厨房进行高强度烹饪（如爆炒或油炸），导致室内温度自然大幅升高。"
    },
    {
      "id": "B",
      "type": "anomaly",
      "description": "厨房温度传感器发生严重故障（Sensor Malfunction/Drift），导致读数完全脱离实际环境温度，显示虚假的高温。"
    }
  ],
  "step3_verification": [
    {
      "hypothesis": "A",
      "supporting": [
        "19:14:30 厨房灶具 (cook_surface) 被开启",
        "19:51:00 厨房灶具被关闭"
      ],
      "opposing": [
        "即使在高强度烹饪下，厨房温度从 22°C 升至 26°C+ 需要极长时间，而日志显示在几分钟内（19:15-19:30）就达到了 26.8°C 的异常峰值",
        "其他区域（客厅、卧室）温度仅微幅上升（约 1-2°C），若整个房屋因热传导普遍升温，卧室应有更明显的同步上升趋势，但数据显示温差巨大（厨房 26°C vs 客厅 22°C）",
        "关键证据：19:15:00 和 19:52:00 传感器报告 `None`，表明通信中断或硬件失效，而非正常工作",
        "读数出现 `None` 到 `2539` 的瞬间跳变不符合物理规律"
      ]
    },
    {
      "hypothesis": "B",
      "supporting": [
        "传感器在运行期间多次报告 `None`（数据丢失）",
        "读数在 25°C 以上持续跳动且数值毫无逻辑关联（2539 -> 2611 -> 2682 -> 2690），呈现典型的随机噪声或漂移特征",
        "关闭灶具后（19:51），读数并未按预期迅速回落至室温，而是在高位徘徊直至最后再次变为 `None`",
        "与其他正常工作的温度传感器相比，该传感器表现异常"
      ],
      "opposing": []
    }
  ],
  "step4_causal": [
    "灶具开启 → 厨房温度逐步升高（正常因果，但幅度需验证）",
    "传感器硬件故障/校准错误 → 温度读数瞬间跳变至非物理值（异常因果）",
    "传感器通信中断 → 报告 `None`（设备故障）",
    "虚假高温读数 → 可能触发烟雾报警误报或误导用户认为发生火灾（异常关联）"
  ],
  "step5_assessment": {
    "most_likely_hypothesis": "B",
    "confidence": "high",
    "severity": "medium",
    "false_positive_risk": "低。传感器读数完全违背物理常识（短时间内升温 40 多度且伴随数据丢失），正常烹饪无法解释此现象。"
  },
  "step6_decision": {
    "is_anomaly": true,
    "threat_type": "sensor_malfunction",
    "threat_description": "厨房温度传感器严重故障，报告虚假高温及数据丢失，可能导致安防系统误判或用户收到错误的火灾警报。",
    "recommended_actions": [
      "立即检查并更换厨房温度传感器",
      "在修复前手动监控厨房温度，留意是否有真实的烟雾或过热迹象",
      "暂时禁用依赖该传感器的自动化规则（如高温自动开窗或关闭电器），防止误操作"
    ]
  }
}
```

Explanation: 假设A: [normal] 住户正在厨房进行高强度烹饪（如爆炒或油炸），导致室内温度自然大幅升高。

Explanation: 假设B: [anomaly] 厨房温度传感器发生严重故障（Sensor Malfunction/Drift），导致读数完全脱离实际环境温度，显示虚假的高温。

Explanation: 最可能假设: B, 置信度: high

Explanation: 误报可能性: 低。传感器读数完全违背物理常识（短时间内升温 40 多度且伴随数据丢失），正常烹饪无法解释此现象。

立即检查并更换厨房温度传感器 在修复前手动监控厨房温度，留意是否有真实的烟雾或过热迹象 暂时禁用依赖该传感器的自动化规则（如高温自动开窗或关闭电器），防止误操作

住户正在厨房进行高强度烹饪（如爆炒或油炸），导致室内温度自然大幅升高。

Hypothesis: A

19:14:30 厨房灶具 (cook_surface) 被开启
19:51:00 厨房灶具被关闭

读数出现 `None` 到 `2539` 的瞬间跳变不符合物理规律

Hypothesis: B

传感器在运行期间多次报告 `None`（数据丢失）

与其他正常工作的温度传感器相比，该传感器表现异常

灶具开启 → 厨房温度逐步升高（正常因果，但幅度需验证）
传感器硬件故障/校准错误 → 温度读数瞬间跳变至非物理值（异常因果）
传感器通信中断 → 报告 `None`（设备故障）
虚假高温读数 → 可能触发烟雾报警误报或误导用户认为发生火灾（异常关联）


{
  "step1_evidence": [
    "2026-06-21T08:30:00 bedroom_window | CurrentPositionLiftPercent100ths = 0 (窗帘在用户起床后已处于完全关闭状态)",
    "2026-06-21T09:45:30 kitchen_window_contact | BooleanState.StateValue = False (厨房窗户在无人时打开，随后温度读数异常)",
    "2026-06-21T12:05:00 kitchen_light | OnOff.OnOff = True (有人开启厨房灯)",
    "2026-06-21T12:05:30 kitchen_cook_surface | OnOff.OnOff = True (灶具开启)",
    "2026-06-21T12:25:00 kitchen_cook_surface | OnOff.OnOff = False (灶具关闭)",
    "2026-06-21T12:25:30 kitchen_window_contact | BooleanState.StateValue = False (厨房窗户再次被报告为打开)",
    "2026-06-21T12:26:00 kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = None (灶具关闭且窗户打开后，传感器立即返回空值)",
    "2026-06-21T18:46:15 kitchen_dishwasher | OperationalState.OperationalState = 1 (洗碗机启动)",
    "2026-06-21T18:46:30 kitchen_window_contact | BooleanState.StateValue = False (洗碗机运行时窗户又被报告为打开)",
    "2026-06-21T18:47:00 kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = None (洗碗机启动且窗户打开后，传感器再次返回空值)"
  ],
  "step2_hypotheses": [
    {
      "id": "A",
      "type": "normal",
      "description": "住户正常作息。早晨起床拉开窗帘（日志显示位置为 0 可能是初始状态或关闭状态，需结合后续推断），白天做饭时忘记关窗导致通风，晚上使用洗碗机。传感器偶尔因环境干扰或通信问题短暂掉线。"
    },
    {
      "id": "B",
      "type": "anomaly",
      "description": "卧室窗帘执行器卡死在关闭状态（CurrentPosition=0），导致室内闷热；厨房窗户传感器故障或被人非法打开，配合高温和传感器数据丢失（None）表明存在严重的环境监测失效风险，可能引发火灾或一氧化碳积聚。"
    }
  ],
  "step3_verification": [
    {
      "hypothesis": "A",
      "supporting": [
        "用户在 08:29 起床并开灯，符合正常晨间行为。",
        "12:05 开启灶具和灯光，12:25 关闭灶具，时间间隔合理，符合烹饪流程。",
        "18:46 开启洗碗机，符合晚间家务行为。",
        "大部分时间 Occupancy 与设备操作逻辑一致。"
    ],
    "opposing": [
      "日志中从未出现 bedroom_window 位置变化的记录，始终停留在 0，缺乏‘拉开’动作的证据，暗示执行器可能卡住。",
      "厨房窗户在烹饪期间（12:05-12:25）和洗碗机运行期间（18:46+）多次被报告为打开（False），这在安全规范下是不寻常的疏忽，且伴随传感器数据丢失。",
      "传感器在特定事件（开窗、关机）后频繁返回 None，而非简单的周期性掉线，暗示硬件或连接受物理环境影响（如气流过大、遮挡）。"
    ]
  },
  "step4_causal": [
    "因果关系 1: 卧室窗帘未移动（Status=closed, Position=0）→ 可能导致卧室空气流通不畅，属于设备故障导致的间接异常关联。",
    "因果关系 2: 厨房窗户打开 + 灶具开启 → 极端高温（峰值超 29°C）+ 传感器数据丢失（None）→ 极高风险的火灾或燃气泄漏检测盲区（异常因果链）。",
    "因果关系 3: 洗碗机运行 + 窗户打开 → 传感器数据丢失 → 安防/环境监测功能暂时失效（异常关联）。"
  ],
  "step5_assessment": {
    "most_likely_hypothesis": "B",
    "confidence": "high",
    "severity": "critical",
    "false_positive_risk": "虽然不能完全排除用户故意留窗通风的可能性，但结合传感器在关键时间点的数据丢失（None）以及窗帘长期无状态变化，判定为设备故障或安全隐患的风险极高。误报可能性低，因为数据模式（开窗即丢包）具有明显的故障特征。"
  },
  "step6_decision": {
    "is_anomaly": true,
    "threat_type": "sensor_malfunction",
    "threat_description": "厨房窗户传感器及温度传感器在恶劣环境（开窗/高温）下频繁失效（返回 None），且卧室窗帘疑似卡死，导致家庭环境监测能力严重下降，存在火灾或有害气体无法及时报警的临界风险。",
    "recommended_actions": [
      "立即检查厨房窗户是否真的打开，并在确认安全后手动关闭。",
      "清洁或重新校准厨房窗户接触传感器，排查其是否因灰尘、变形或安装松动导致误报或信号中断。",
      "检查卧室窗帘电机或轨道，确认窗帘是否能正常升降。",
      "在高温时段（中午至下午）加强人工巡查厨房，确保烟雾报警器正常工作。"
    ]
  }
}


2026-06-30T06:44:08 - kitchen_temp_sensor 报告值为 None (数据丢失)

2026-06-30T07:16:00 - kitchen_temp_sensor 报告值为 None (数据丢失)

2026-06-30T19:11:00 - kitchen_temp_sensor 报告值为 None (数据丢失)

2026-06-30T18:24:00 - kitchen_temp_sensor 报告值为 None (数据丢失)

2026-06-30T06:43:08 - kitchen_cook_surface 开启，但厨房温度传感器在随后几分钟内无有效读数

2026-06-30T19:10:00 - kitchen_cook_surface 关闭，随后温度传感器恢复

2026-06-30T18:23:30 - kitchen_cook_surface 开启，随后温度传感器中断

living_room_temp_sensor 全天读数稳定在 22°C-25°C 范围内，呈现正常的日间波动曲线，无异常

living_room_occupancy 传感器仅在有人活动时触发，符合正常居住模式，无异常周期性或夜间活动

Hypothesis: A

数据缺失发生在特定时间点（如做饭时或开窗时），且在其他时间（如早晨、傍晚）恢复正常。

其他区域（客厅、卧室）的温度传感器工作正常，排除了全局网络问题。

当用户操作灶具开关后，温度传感器很快恢复，暗示可能与热源或气流变化有关。

Hypothesis: B

传感器在短时间内多次完全停止上报（None），这可能是硬件损坏的迹象。

如果传感器卡死在某个值而不是返回 None，则更可能是 stuck-at 故障，但返回 None 通常意味着通信失败或电源/固件问题。

数据并非连续丢失，而是间歇性的，这不太像典型的永久性硬件失效。
没有伴随 HardwareFaultAlert 或其他明确的错误代码日志。

厨房灶具开启 → 厨房温度上升：正常因果，但在温度传感器故障期间无法观测到该过程的数据验证。

厨房窗户打开 → 厨房温度传感器数据丢失：异常关联（推测）。如果开窗导致传感器被风吹动或遮挡，可能导致瞬时读数错误。

传感器通信中断 → 数据为 None：直接因果，表明传感器与网关的连接暂时断开或传感器自身复位。

尽管厨房温度传感器存在间歇性数据丢失，但这属于设备不稳定性而非当前正在发生的安全威胁。

建议检查厨房温度传感器的安装位置是否受到灶具热浪或空调出风口的直接影响。 安排技术人员对厨房温度传感器进行校准或更换，以消除间歇性故障隐患。 无需立即采取紧急安全措施，因为现有数据并未显示火灾风险或其他紧急情况。

Explanation: 假设A: [normal] 厨房温度传感器因物理遮挡（如打开的窗户、灶具热气干扰）或临时通信故障导致间歇性数据缺失，但设备本身功能正常。

Explanation: 假设B: [anomaly] 厨房温度传感器发生硬件故障（sensor_malfunction），导致无法持续上报数据，可能影响基于温度触发的安全联动逻辑。

Explanation: 最可能假设: A, 置信度: medium

Explanation: 误报可能性: 较低。虽然传感器确实出现了故障现象，但由于是间歇性的且最终恢复，且未导致任何安全事故（如忘记关火未被发现），将其视为偶发性硬件不稳定比永久故障更为合理。真正的传感器故障通常是持续性的或伴随明确报警。

Hypothesis: A

其他区域（客厅、卧室）的温度传感器工作正常，排除了全局网络问题。

当用户操作灶具开关后，温度传感器很快恢复，暗示可能与热源或气流变化有关。

Hypothesis: B

传感器在短时间内多次完全停止上报（None），这可能是硬件损坏的迹象。


{
  "step1_evidence": [
    "2026-06-12T19:10:00 kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = None — 传感器在烹饪期间突然返回空值，表明数据丢失或硬件故障。",
    "2026-06-12T19:27:00 kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = None — 灶具关闭后再次出现空值，进一步确认持续的数据中断问题。",
    "2026-06-12T19:30:00 kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2682 — 在两次空值报告之间，温度读数异常飙升至 26.82°C，远超正常烹饪温升范围，显示严重漂移或错误校准。",
    "2026-06-12T19:50:00 kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2600 — 洗碗机启动时温度仍为 26°C，且随后数值持续下降，但未伴随任何降温动作（如空调开启），行为矛盾。",
    "2026-06-12T19:55:00 kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2542 — 温度继续非物理性地快速下降，不符合热力学规律，指向传感器逻辑错误或固件 bug。"
  ],
  "step2_hypotheses": [
    {
      "id": "A",
      "type": "normal",
      "description": "厨房温度传感器因短暂干扰（如电磁脉冲）导致临时性数据丢失和波动，随后自动恢复并趋于稳定，属于偶发环境噪声。"
    },
    {
      "id": "B",
      "type": "anomaly",
      "description": "厨房温度传感器发生永久性硬件故障或软件错误，表现为周期性无数据（None）、极端漂移（26.82°C→25.42°C 无合理热源/冷源变化），可能导致火灾误判或安全系统失效。"
    }
  ],
  "step3_verification": [
    {
      "hypothesis": "A",
      "supporting": [
        "其他房间温度传感器全程正常记录，排除全局网络或供电中断。",
        "事件发生在烹饪时段，可能是灶具电磁干扰所致。"
      ],
      "opposing": [
        "None 值出现两次（19:10 和 19:27），间隔仅 17 分钟，非偶然单次干扰。",
        "中间出现的 26.82°C 和后续持续下降至 25.42°C 无任何外部热源/冷源事件支持，违反物理定律。",
        "空值并非短暂几秒，而是持续数个采样周期（每 5 分钟一次日志中缺失整次）。"
      }
    },
    {
      "hypothesis": "B",
      "supporting": [
        "传感器多次返回 None，符合‘sensor_malfunction’定义中的通信或采集失败特征。",
        "温度读数在无操作情况下剧烈波动（26.82 → 26.00 → 25.42），符合‘sensor_drift’或内部逻辑错误的表现。",
        "厨房窗户在 19:26 打开（StateValue=False），但之后未关闭也未见气流相关温度变化趋势，说明温度变化非自然对流引起。",
        "洗碗机启动（19:50）理论上应使厨房升温而非降温，与观测到的温度下降相反，证明传感器读数不可信。"
      ],
      "opposing": []
    }
  ],
  "step4_causal": [
    "灶具开启 (19:09) → 厨房温度本应上升，但传感器返回 None（异常关联，非因果失效）",
    "None 值出现 → 传感器无法上报数据，导致家庭自动化系统失去厨房状态感知（异常因果链断裂）",
    "26.82°C 峰值 → 无对应热源事件，推断为传感器内部计数溢出或校准错误（异常自生现象）",
    "26.82 → 25.42 下降 → 无空调开启或其他制冷设备运行，属非物理性漂移（异常因果）"
  ],
  "step5_assessment": {
    "most_likely_hypothesis": "B",
    "confidence": "high",
    "severity": "high",
    "false_positive_risk": "极低。多个独立证据（重复 None、极端漂移、与物理过程矛盾）共同指向同一结论，误报可能性几乎为零。"
  },
  "step6_decision": {
    "is_anomaly": true,
    "threat_type": "sensor_malfunction",
    "threat_description": "厨房温度传感器存在严重功能性故障，表现为间歇性无数据输出和非物理性的温度漂移，可能导致火灾报警系统失效或智能家居联动错误。",
    "recommended_actions": [
      "立即安排技术人员现场检修或更换 second_bedroom 区域的 temperature_sensor（注意：实际故障设备为 kitchen_temp_sensor，此处需修正为 kitchen 区域传感器；若题目限定分析 second_bedroom，则该区域传感器工作正常，但根据上下文及日志内容，核心异常位于 kitchen，故建议明确指向 kitchen 传感器维修）。",
      "在修复前，禁用依赖该传感器触发的自动化场景（如高温预警、通风联动），改用人工监控或备用手动传感器。",
      "检查 Matter 协议栈日志，确认是否因固件 bug 导致数据上报中断，必要时升级设备固件。"
    ]
  }
}


2026-06-30T19:35:00 | second_bedroom_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2290 — 在厨房窗户打开且灶具关闭后，次卧温度出现异常回升（此前为下降趋势），与其他房间同步性丢失。

2026-06-30T20:35:00 | second_bedroom_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2252 — 温度突然大幅下降，而客厅和主卧仅小幅下降或持平，显示非自然热交换导致的骤降。

2026-06-30T21:40:00 | second_bedroom_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2243 — 夜间无热源情况下继续异常偏低，偏离日间正弦曲线预期（应缓慢回升）。

2026-06-30T22:40:00 | second_bedroom_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2258 — 温度再次异常跳升，与整体环境降温趋势矛盾，呈现无序波动。

2026-06-30T23:40:00 | second_bedroom_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2274 — 凌晨时段温度再度突增，远超正常室温波动范围（±0.5°C），疑似传感器读数错误。

住户在次卧进行空调调节或开窗通风操作，导致温度短期剧烈变化。

Hypothesis: A

日志中未记录任何关于次卧空调开关或窗帘操作的命令事件（如 OnOff、WindowCovering 控制等），仅有温度读数变化。

若因人工干预，应有对应的设备状态变更日志（如 air_conditioner On/Off 或 window_covering position change），但全程缺失。

温度变化幅度过大（单次±10°C以上）且时间间隔不规则，不符合人类操作习惯。

Hypothesis: B

温度读数完全不符合物理规律：在无外部热源（灶具已关）、无 occupancy 的情况下，温度仍大幅震荡（2243→2258→2274），且与其他房间温差异常扩大（最高差值>10°C）。

读数呈现单向漂移后突变模式，类似传感器校准失效或硬件故障特征。

凌晨时段（23:40）温度异常升高至 2274，而此时全屋其他区域均在缓慢降温，表明该传感器可能受干扰或内部逻辑错误。

正常因果：昼夜交替 → 室内温度自然波动（已被证伪，因次卧波动幅度远超正常范围）

正常因果：用户操作空调 → 温度快速变化（被证伪，因无对应控制指令）

异常关联：second_bedroom_temp_sensor 内部故障 → 输出虚假温度值（高度可能）

异常关联：传感器漂移 → 温度读数持续偏离真实值并与其他传感器失步

second_bedroom 温度传感器存在明显故障，读数严重失真，可能导致基于该传感器的自动化决策（如温控、报警联动）失效。

立即检查 second_bedroom 温度传感器硬件连接及供电状态。
对比相邻房间温度趋势，确认是否为局部故障而非全局问题。
临时禁用依赖该传感器的自动化规则，直至修复完成。
联系设备供应商安排固件更新或硬件更换。

Explanation: 假设A: [normal] 住户在次卧进行空调调节或开窗通风操作，导致温度短期剧烈变化。

Explanation: 假设B: [anomaly] second_bedroom 温度传感器发生漂移（sensor_drift）或卡死故障（sensor_stuck/malfunction），导致读数严重失真，无法反映真实环境温度。

Explanation: 最可能假设: B, 置信度: high

Explanation: 误报可能性: 较低。由于所有异常均表现为温度读数的不合理波动，且缺乏任何人为操作日志支持，误报可能性小；主要风险是未能及时识别导致误判为正常。

住户在次卧进行空调调节或开窗通风操作，导致温度短期剧烈变化。

Hypothesis: A

温度变化幅度过大（单次±10°C以上）且时间间隔不规则，不符合人类操作习惯。

Hypothesis: B

读数呈现单向漂移后突变模式，类似传感器校准失效或硬件故障特征。

正常因果：用户操作空调 → 温度快速变化（被证伪，因无对应控制指令）

异常关联：传感器漂移 → 温度读数持续偏离真实值并与其他传感器失步


```json
{
  "step1_evidence": [
    "未发现可疑事件：日志中 bathroom_occupancy 传感器读数在整晚（00:00-23:55）始终为 0，无异常波动或固定值故障特征。",
    "未发现可疑事件：bathroom_water_leak_detector 未报告任何状态变化或报警事件。",
    "未发现可疑事件：bathroom_light 和卫生间其他设备未在日志中出现异常操作记录。"
  ],
  "step2_hypotheses": [
    {
      "id": "A",
      "type": "normal",
      "description": "住户在夜间时段（00:00-23:55）未进入卫生间休息或如厕，或者使用了非智能控制的独立设施，因此运动传感器保持无人状态，漏水传感器也未检测到异常。"
    },
    {
      "id": "B",
      "type": "anomaly",
      "description": "卫生间传感器发生故障（sensor_malfunction），导致无法正确检测人员活动或漏水情况，尽管可能存在实际风险但系统未上报。"
    }
  ],
  "step3_verification": [
    {
      "hypothesis": "A",
      "supporting": [
        "所有 OccupancySensing.Occupancy 传感器在整个 24 小时周期内均显示合理的日间/夜间分布模式（白天偶尔有人，深夜全 0），符合正常居住行为。",
        "没有任何 DoorLockAlarm、SmokeAlarm 或 HardwareFaultAlert 等直接报警事件触发。",
        "温度传感器读数随时间自然波动，符合环境温度变化规律，无 stuck-at 或单向漂移迹象。"
      ],
      "opposing": []
    },
    {
      "hypothesis": "B",
      "supporting": [],
      "opposing": [
        "如果传感器卡死（stuck-at 0），通常会有明确的状态错误代码或连续长时间绝对零值的异常标记，但日志仅展示周期性读数，且与其他房间数据对比逻辑一致。",
        "没有证据表明漏水传感器失效，因为通常漏水事件会伴随水位上升的持续报告或最终触发报警，而此处完全静默更符合‘无人’场景。"
      ]
    }
  ],
  "step4_causal": [
    "因果关系 1: 住户未在夜间使用卫生间 → bathroom_occupancy = 0（正常因果）",
    "因果关系 2: 无水源接触或管道破裂 → bathroom_water_leak_detector 无报警（正常因果）",
    "因果关系 3: 环境温差导致温度传感器数值波动 → 符合物理规律（正常因果）"
  ],
  "step5_assessment": {
    "most_likely_hypothesis": "A",
    "confidence": "high",
    "severity": "none",
    "false_positive_risk": "极低。由于缺乏任何报警信号、设备状态矛盾或极端读数异常，判定为正常的概率非常高。若存在隐性故障，属于极其罕见的 silent failure，但在现有数据下无法证实。"
  },
  "step6_decision": {
    "is_anomaly": false,
    "threat_type": "none",
    "threat_description": "卫生间区域传感器工作正常，当前处于预期的无人待机状态，未检测到入侵、漏水或其他安全风险。",
    "recommended_actions": [
      "无需采取紧急措施。",
      "建议定期校准传感器以确保长期准确性。"
    ]
  }
}
```

Explanation: 假设A: [normal] 住户在夜间时段（00:00-23:55）未进入卫生间休息或如厕，或者使用了非智能控制的独立设施，因此运动传感器保持无人状态，漏水传感器也未检测到异常。

Explanation: 假设B: [anomaly] 卫生间传感器发生故障（sensor_malfunction），导致无法正确检测人员活动或漏水情况，尽管可能存在实际风险但系统未上报。

Explanation: 最可能假设: A, 置信度: high

Explanation: 误报可能性: 极低。由于缺乏任何报警信号、设备状态矛盾或极端读数异常，判定为正常的概率非常高。若存在隐性故障，属于极其罕见的 silent failure，但在现有数据下无法证实。

无需采取紧急措施。 建议定期校准传感器以确保长期准确性。

Hypothesis: A

Hypothesis: B

因果关系 3: 环境温差导致温度传感器数值波动 → 符合物理规律（正常因果）


2026-06-10T19:16:00 kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = None — 传感器突然停止上报数据

2026-06-10T19:49:30 kitchen_window_contact | BooleanState.StateValue = False — 厨房窗户被打开（用户未明确记录开窗操作）

2026-06-10T19:50:00 kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2596 — 重启后读数异常偏高，且与之前趋势不符

2026-06-10T19:50:00 kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2501 (20:00) -> 2468 (20:05) -> ... -> 2256 (23:55) — 温度下降速度过快且数值波动大，不符合物理规律

2026-06-10T19:15:00 kitchen_cook_surface | OnOff.OnOff = True — 灶具开启

2026-06-10T19:49:00 kitchen_cook_surface | OnOff.OnOff = False — 灶具关闭

2026-06-10T19:49:30 kitchen_window_contact | BooleanState.StateValue = False — 窗户打开导致外部空气进入可能降温

Hypothesis: A

日志显示灶具确实被开启并在约 35 分钟后关闭，符合正常烹饪流程。

温度从 2679°C 降至 2256°C 的过程虽然剧烈，但考虑到开窗事件，可能存在快速散热效应。

没有发现其他设备报警（如烟雾报警器触发）。

传感器从 'None' 直接跳变到 '2596' 是不合理的，通常应该是恢复为之前的合理值或逐步变化。

即使考虑开窗，温度也不可能瞬间升高到 2600+（对应 26°C 左右？不，单位是 0.01°C，所以是 26.00°C? 不对，原始数据中 2281=22.81°C，那么 2679=26.79°C。这个升温幅度对于短时间来说是可能的，但结合之前的低温趋势，这种突变值得怀疑。

实际上，重新计算：2281 -> 22.81°C, 2679 -> 26.79°C。从凌晨的 22.8°C 上升到晚上的 26.8°C 是正常的日间升温。但是，关键问题在于 **19:16:00 时值为 None**，然后 **19:50:00 时值变为 2596 (25.96°C)**。如果传感器没坏，它应该在 19:16 之后继续报告接近 26°C 的值。而 19:50 的 25.96°C 看起来像是正常的晚间温度，而不是故障后的乱码。

最大的疑点：**2026-06-10T19:16:00** 的 `MeasuredValue = None`。这表示传感器在这一刻失去了连接或损坏。随后在 19:50:00 恢复了数值。这种间歇性丢失通常意味着硬件故障或网络问题。

另一个疑点：在 19:16:00 到 19:49:00 之间，没有任何温度读数。这意味着我们无法确认这段时间内的最高温度是否安全（例如是否达到了危险的高温）。

Hypothesis: B

证据 1：2026-06-10T19:16:00 传感器返回 `None`，表明设备离线、电源中断或严重故障。

证据 2：恢复后的第一个读数（19:50:00, 2596/25.96°C）与前一日同一时间的趋势相比没有明显异常，但如果传感器真的坏了，可能会持续报错或给出固定值。这里它恢复了，说明可能是暂时性的通信故障。

证据 3：最关键的是 **数据缺失时段**。在 19:16 至 19:49 期间，没有温度记录。如果在此期间发生火灾或温度急剧上升，系统将无法感知。

证据 4：窗户在 19:49:30 打开，这是一个异常事件（通常不会无缘无故打开），可能暗示有人入侵或误操作，增加了安全风险。

传感器在 19:50 成功恢复了数据，且后续数值随时间下降，符合关火后冷却的物理规律。

没有触发烟雾报警器或其他紧急警报。

住户在 19:49 主动关闭了灶具，说明有人在监控。

因果 1: 19:16:00 传感器返回 None -> 传感器通信中断或临时故障（异常关联）。

因果 2: 19:49:00 关火 + 19:49:30 开窗 -> 厨房温度开始下降（正常因果，但开窗时机可疑）。

因果 3: 数据缺失 (19:16-19:49) + 无其他报警 -> 无法排除该时段内发生局部过热或小型火灾的可能性（潜在风险）。

厨房温度传感器在烹饪期间发生通信故障（返回 None），导致长达 30 多分钟的数据缺失，无法监控高温风险；同时伴随窗户异常开启事件。

立即检查厨房温度传感器的电池、网络连接及固件状态。
核实 19:49:30 窗户开启的原因，排查是否有入侵痕迹。
建议在该区域部署备用温度监测方案（如手动测温或增加第二台传感器）。
审查家庭自动化逻辑，确保在高温设备运行时，传感器离线能触发人工通知。

Explanation: 假设A: [normal] 厨房温度传感器在烹饪高峰期因高温超出量程或通信干扰出现短暂故障（None），随后恢复正常并受开窗和熄灯影响自然冷却。

Explanation: 假设B: [anomaly] 厨房温度传感器发生漂移或卡死故障，导致读数失真；同时存在安全隐患：用户在无人监管下长时间使用灶具，且在此期间窗户被意外打开（或人为打开但未记录），可能导致燃气泄漏风险或误报。

Explanation: 最可能假设: B, 置信度: medium

Explanation: 误报可能性: 如果这只是暂时的 Wi-Fi 重连延迟，则不是故障。但由于数据完全丢失超过 30 分钟且涉及热源，必须视为潜在风险。

Hypothesis: A

日志显示灶具确实被开启并在约 35 分钟后关闭，符合正常烹饪流程。

没有发现其他设备报警（如烟雾报警器触发）。

Hypothesis: B

没有触发烟雾报警器或其他紧急警报。

住户在 19:49 主动关闭了灶具，说明有人在监控。


```json
{
  "step1_evidence": [
    "2026-06-12T06:54:00 kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = None — 传感器在灶具关闭后首次报告无数据",
    "2026-06-12T07:05:03 kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = None — 烹饪过程中传感器再次突然报告无数据，仅持续 30 秒",
    "2026-06-12T18:35:00 kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = None — 开启灶具前瞬间报告无数据",
    "2026-06-12T19:10:00 kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = None — 关闭灶具后首次报告无数据",
    "kitchen_temp_sensor 读数波动异常：在 2026-06-12T00:50:00 (2282) 到 T01:25:00 (2312) 期间，厨房温度在无人、无热源情况下出现非自然的大幅震荡（±30°C），不符合热力学规律"
  ],
  "step2_hypotheses": [
    {
      "id": "A",
      "type": "normal",
      "description": "传感器因短暂通信延迟或重启导致间歇性掉线，且温度读数受其他房间热传导影响产生小幅波动。"
    },
    {
      "id": "B",
      "type": "anomaly",
      "description": "厨房温度传感器发生硬件故障（Sensor Malfunction），表现为间歇性无法上报数据（None）以及在不合理时段出现剧烈温度漂移。"
    }
  ],
  "step3_verification": [
    {
      "hypothesis": "A",
      "supporting": [],
      "opposing": [
        "正常设备通信延迟通常不会连续多次在不同时间点（清晨、中午、傍晚）完全丢失数据并立即恢复。",
        "温度读数在无外部热源（如窗户打开、人员移动）干扰下出现大幅震荡（例如从 2282 跳变至 2312 再回落），这超出了正常热传导的响应速度和幅度。",
        "日志中未显示任何网络中断或网关重启事件来解释这些同步的数据丢失。"
      ]
    },
    {
      "hypothesis": "B",
      "supporting": [
        "直接证据：日志中明确记录了 `MeasuredValue = None`，这是传感器失效的直接标志。",
        "异常模式：传感器在烹饪开始前、烹饪中、烹饪结束后均出现 `None` 值，表明其状态不稳定。",
        "间接证据：在无人为干预的情况下，厨房温度读数出现了违反物理规律的快速大幅波动，符合传感器校准错误或内部电路不稳定的特征。"
      ],
      "opposing": []
    }
  ],
  "step4_causal": [
    "因果关系 1: 传感器硬件故障 → 间歇性返回 None 值（异常关联）。正常传感器即使掉线也应有最后的有效读数或错误代码，而非频繁切换为 None。",
    "因果关系 2: 传感器内部电路不稳定/漂移 → 温度读数在无热源时剧烈震荡（异常关联）。正常的温度变化应是平滑的曲线，而非锯齿状的剧烈跳变。"
  ],
  "step5_assessment": {
    "most_likely_hypothesis": "B",
    "confidence": "high",
    "severity": "medium",
    "false_positive_risk": "低。虽然通信故障可能导致数据缺失，但结合剧烈的非物理温度震荡，单一的网络问题很难同时解释这两种现象，传感器本身故障的可能性极高。"
  },
  "step6_decision": {
    "is_anomaly": true,
    "threat_type": "sensor_malfunction",
    "threat_description": "厨房温度传感器存在严重故障，表现为间歇性数据丢失和读数漂移，可能导致基于该传感器的自动化场景（如高温报警、空调联动）失效或误报。",
    "recommended_actions": [
      "立即联系智能家居服务商或设备制造商，申请更换厨房温度传感器。",
      "在维修完成前，暂时禁用依赖厨房温度传感器的自动化规则，以防误触发。",
      "检查厨房环境是否有强电磁干扰源（如大功率电器紧邻传感器），如有则尝试重新布线或屏蔽。"
    ]
  }
}
```

Explanation: 假设A: [normal] 传感器因短暂通信延迟或重启导致间歇性掉线，且温度读数受其他房间热传导影响产生小幅波动。

Explanation: 假设B: [anomaly] 厨房温度传感器发生硬件故障（Sensor Malfunction），表现为间歇性无法上报数据（None）以及在不合理时段出现剧烈温度漂移。

Explanation: 最可能假设: B, 置信度: high

Explanation: 误报可能性: 低。虽然通信故障可能导致数据缺失，但结合剧烈的非物理温度震荡，单一的网络问题很难同时解释这两种现象，传感器本身故障的可能性极高。

立即联系智能家居服务商或设备制造商，申请更换厨房温度传感器。

在维修完成前，暂时禁用依赖厨房温度传感器的自动化规则，以防误触发。

Hypothesis: A

日志中未显示任何网络中断或网关重启事件来解释这些同步的数据丢失。

Hypothesis: B


[2026-06-04T06:34:02] bathroom_occupancy | OccupancySensing.Occupancy = 1 — 卫生间有人触发

[2026-06-04T07:08:21] bathroom_occupancy | OccupancySensing.Occupancy = 0 — 卫生间无人触发

[2026-06-04T08:08:21] bathroom_occupancy | OccupancySensing.Occupancy = 0 — 持续无人状态

[2026-06-04T09:08:21] bathroom_occupancy | OccupancySensing.Occupancy = 0 — 持续无人状态

[2026-06-04T10:08:21] bathroom_occupancy | OccupancySensing.Occupancy = 0 — 持续无人状态

[2026-06-04T11:08:21] bathroom_occupancy | OccupancySensing.Occupancy = 0 — 持续无人状态

[2026-06-04T12:08:21] bathroom_occupancy | OccupancySensing.Occupancy = 0 — 持续无人状态

[2026-06-04T13:08:21] bathroom_occupancy | OccupancySensing.Occupancy = 0 — 持续无人状态

[2026-06-04T14:08:21] bathroom_occupancy | OccupancySensing.Occupancy = 0 — 持续无人状态

[2026-06-04T15:08:21] bathroom_occupancy | OccupancySensing.Occupancy = 0 — 持续无人状态

Hypothesis: A

日志显示 06:34 至 07:08 之间有明确的 Occupancy=1 和灯光开启/关闭记录，表明该时段有人使用。

07:08 后一直报告 0，若家庭布局为两室一厅且无其他成员，则可能确实无人。

后续厨房出现严重高温异常（最高 27.17°C），通常烹饪会在客厅或厨房引发人员活动，但未见卫生间占用记录。

如果用户习惯饭后立即清洁或休息，长时间不进入卫生间虽可能，但与厨房事故的时间线需交叉验证。

Hypothesis: B

传感器在 07:08 后长达数小时持续输出固定值 0，波动为 0，符合 stuck-at 故障特征。

若厨房发生火灾风险（高温），而卫生间传感器未能检测到可能伴随的高温或烟雾（虽然日志未直接关联），说明感知系统存在盲区。

厨房温度在 18:00-19:25 急剧上升至 27.17°C，而期间卫生间始终报告无人，可能意味着传感器未能正确反映环境变化或用户实际在场但未被探测。

无直接证据表明卫生间内发生了火灾或漏水等需要传感器报警的事件。 光照和门锁操作记录完整，无法直接证明传感器数据错误。

因果关系 1: 用户早晨洗漱 → 卫生间 occupancy=1, light=on (正常)

因果关系 2: 厨房灶具开启 → 厨房温度逐步升高至 27.17°C (正常因果，但幅度过大)

因果关系 3: 厨房高温 + 无人操作 → 可能存在忘关火风险 (异常关联)

因果关系 4: 卫生间传感器持续输出 0 (stuck-at) → 可能无法检测潜在危险 (异常关联，假设 B)

卫生间传感器在早晨使用后持续报告无人，符合正常日间作息逻辑，未发现明确故障证据。

Explanation: 假设A: [normal] 住户仅在早晨洗漱时进入卫生间（06:34-07:08），之后全天无活动，符合正常作息模式。

Explanation: 假设B: [anomaly] 传感器在 07:08 后持续报告无人（Occupancy=0），但结合后续厨房高温事件（忘关火风险），可能存在传感器故障导致误报无人，或用户行为异常未记录。

Explanation: 最可能假设: A, 置信度: medium

Explanation: 误报可能性: 由于缺乏直接的传感器故障证据（如连续数小时读数完全不变且与环境明显矛盾），将“持续无人”判定为“传感器卡死”属于灰色地带。然而，考虑到厨房随后发生的极端高温事件，传感器系统的可靠性存疑。当前最可能的解释是用户确实未在白天频繁使用卫生间，因此判定为 A（正常）较为稳妥，但需注意其作为安全监控节点的潜在失效风险。

Hypothesis: A

07:08 后一直报告 0，若家庭布局为两室一厅且无其他成员，则可能确实无人。

Hypothesis: B

因果关系 3: 厨房高温 + 无人操作 → 可能存在忘关火风险 (异常关联)