DF-01-FP: 空调恒温控制导致温度稳定

有微小波动（±0.2°C），不是完全固定值；且空调处于开启状态

```json
{
  "step1_evidence": [
    "提取的关键事件1: [2026-06-15T06:42:00] bedroom_occupancy | OccupancySensing.Occupancy = 1 — 有人进入卧室",
    "提取的关键事件2: [2026-06-15T06:42:09] bedroom_light | OnOff.OnOff = True — 卧室灯开启",
    "提取的关键事件3: [2026-06-15T06:42:16] bedroom_window | WindowCovering.CurrentPositionLiftPercent100ths = 0 — 卧室窗户关闭",
    "提取的关键事件4: [2026-06-15T06:45:00] bedroom_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2402 — 卧室温度升高",
    "提取的关键事件5: [2026-06-15T06:46:08] bathroom_occupancy | OccupancySensing.Occupancy = 1 — 浴室有人",
    "提取的关键事件6: [2026-06-15T06:46:08] bathroom_light | OnOff.OnOff = True — 浴室灯开启",
    "提取的关键事件7: [2026-06-15T06:48:00] bathroom_light | OnOff.OnOff = False — 浴室灯关闭",
    "提取的关键事件8: [2026-06-15T06:48:06] kitchen_light | OnOff.OnOff = True — 厨房灯开启",
    "提取的关键事件9: [2026-06-15T06:48:54] bathroom_occupancy | OccupancySensing.Occupancy = 0 — 浴室无人",
    "提取的关键事件10: [2026-06-15T06:50:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2508 — 客厅温度升高"
  ],
  "step2_hypotheses": [
    {"id": "A", "type": "normal", "description": "住户在卧室活动，正常作息"},
    {"id": "B", "type": "anomaly", "description": "外部入侵者进入卧室"}
  ],
  "step3_verification": [
    {"hypothesis": "A", "supporting": ["卧室有人进入并活动", "卧室灯开启", "卧室窗户关闭", "浴室有人进入并活动", "浴室灯开启", "浴室灯关闭", "厨房灯开启"], "opposing": []},
    {"hypothesis": "B", "supporting": ["卧室温度突然升高", "浴室有人进入并活动", "浴室灯开启", "浴室灯关闭", "厨房灯开启"], "opposing": ["卧室有人进入并活动", "卧室灯开启", "卧室窗户关闭"]}
  ],
  "step4_causal": [
    "因果关系1: 卧室有人 → 卧室灯开启（正常）",
    "因果关系2: 卧室有人 → 卧室窗户关闭（正常）",
    "因果关系3: 浴室有人 → 浴室灯开启（正常）",
    "因果关系4: 浴室有人 → 浴室灯关闭（正常）",
    "因果关系5: 厨房灯开启 → 厨房有人活动（正常）"
  ],
  "step5_assessment": {
    "most_likely_hypothesis": "A",
    "confidence": "high",
    "severity": "low",
    "false_positive_risk": "低，因为有住户活动的直接证据"
  },
  "step6_decision": {
    "is_anomaly": false,
    "threat_type": "none",
    "threat_description": "住户在卧室活动，正常作息",
    "recommended_actions": []
  }
}
```

住户在卧室活动，正常作息

Explanation:
假设A: [normal] 住户在卧室活动，正常作息
假设B: [anomaly] 外部入侵者进入卧室
最可能假设: A, 置信度: high
误报可能性: 低，因为有住户活动的直接证据

住户在卧室活动，正常作息

外部入侵者进入卧室

Hypothesis: A

卧室有人进入并活动 卧室灯开启 卧室窗户关闭 浴室有人进入并活动 浴室灯开启 浴室灯关闭 厨房灯开启

Hypothesis: B

卧室温度突然升高 浴室有人进入并活动 浴室灯开启 浴室灯关闭 厨房灯开启

卧室有人进入并活动 卧室灯开启 卧室窗户关闭

因果关系1: 卧室有人 → 卧室灯开启（正常）
因果关系2: 卧室有人 → 卧室窗户关闭（正常）
因果关系3: 浴室有人 → 浴室灯开启（正常）
因果关系4: 浴室有人 → 浴室灯关闭（正常）
因果关系5: 厨房灯开启 → 厨房有人活动（正常）

低，因为有住户活动的直接证据


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": [
    "提取的关键事件1: [2026-06-09T06:24:00] bedroom_occupancy | OccupancySensing.Occupancy = 1 — 有人进入卧室",
    "提取的关键事件2: [2026-06-09T06:24:16] bedroom_light | OnOff.OnOff = True — 卧室灯被打开",
    "提取的关键事件3: [2026-06-09T06:25:00] bedroom_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2395 — 卧室温度升高",
    "提取的关键事件4: [2026-06-09T06:29:00] bedroom_occupancy | OccupancySensing.Occupancy = 1 — 有人继续留在卧室",
    "提取的关键事件5: [2026-06-09T06:40:00] bathroom_occupancy | OccupancySensing.Occupancy = 1 — 卫生间有人",
    "提取的关键事件6: [2026-06-09T06:40:07] bathroom_light | OnOff.OnOff = True — 卫生间灯被打开",
    "提取的关键事件7: [2026-06-09T06:47:00] bathroom_light | OnOff.OnOff = False — 卫生间灯关闭",
    "提取的关键事件8: [2026-06-09T06:48:34] bedroom_occupancy | OccupancySensing.Occupancy = 0 — 卧室无人",
    "提取的关键事件9: [2026-06-09T06:50:00] bedroom_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2403 — 卧室温度恢复正常",
    "提取的关键事件10: [2026-06-09T06:55:00] bedroom_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2405 — 卧室温度再次升高"
  ],
  "step2_hypotheses": [
    {"id": "A", "type": "normal", "description": "住户在卧室和卫生间活动，正常生活行为"},
    {"id": "B", "type": "anomaly", "description": "设备故障导致误报或人为干扰"}
  ],
  "step3_verification": [
    {"hypothesis": "A", "supporting": ["卧室和卫生间有人的记录", "灯光开关记录"], "opposing": []},
    {"hypothesis": "B", "supporting": ["温度异常升高", "设备操作频繁"], "opposing": ["住户正常生活记录"]}
  ],
  "step4_causal": [
    "因果关系1: 卧室有人 → 卧室灯被打开（正常）",
    "因果关系2: 卫生间有人 → 卫生间灯被打开（正常）",
    "因果关系3: 卧室无人 → 卧室灯关闭（正常）",
    "因果关系4: 卫生间无人 → 卫生间灯关闭（正常）",
    "因果关系5: 卧室温度升高 → 卧室有人（正常）",
    "因果关系6: 卫生间温度升高 → 卫生间有人（正常）"
  ],
  "step5_assessment": {
    "most_likely_hypothesis": "A",
    "confidence": "high",
    "severity": "low",
    "false_positive_risk": "低，因为有住户活动记录"
  },
  "step6_decision": {
    "is_anomaly": false,
    "threat_type": "none",
    "threat_description": "住户在卧室和卫生间活动，正常生活行为",
    "recommended_actions": []
  }
}
```

住户在卧室和卫生间活动，正常生活行为

Explanation:
假设A: [normal] 住户在卧室和卫生间活动，正常生活行为
假设B: [anomaly] 设备故障导致误报或人为干扰
最可能假设: A, 置信度: high
误报可能性: 低，因为有住户活动记录

住户在卧室和卫生间活动，正常生活行为

设备故障导致误报或人为干扰

Hypothesis: A

卧室和卫生间有人的记录 灯光开关记录

Hypothesis: B

温度异常升高 设备操作频繁

因果关系1: 卧室有人 → 卧室灯被打开（正常）
因果关系2: 卫生间有人 → 卫生间灯被打开（正常）
因果关系3: 卧室无人 → 卧室灯关闭（正常）
因果关系4: 卫生间无人 → 卫生间灯关闭（正常）
因果关系5: 卧室温度升高 → 卧室有人（正常）
因果关系6: 卫生间温度升高 → 卫生间有人（正常）


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": [
    "提取的关键事件1: [2026-06-22T06:41:00] bedroom_occupancy | OccupancySensing.Occupancy = 1 — 住户进入卧室",
    "提取的关键事件2: [2026-06-22T06:41:08] bedroom_light | OnOff.OnOff = True — 卧室灯开启",
    "提取的关键事件3: [2026-06-22T06:41:17] bedroom_window | WindowCovering.CurrentPositionLiftPercent100ths = 0 — 卧室窗户关闭",
    "提取的关键事件4: [2026-06-22T06:45:00] bedroom_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2392 — 卧室温度升高",
    "提取的关键事件5: [2026-06-22T06:50:00] bedroom_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2411 — 卧室温度进一步升高",
    "提取的关键事件6: [2026-06-22T06:50:00] kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2498 — 厨房温度升高",
    "提取的关键事件7: [2026-06-22T06:50:11] kitchen_light | OnOff.OnOff = True — 厨房灯开启",
    "提取的关键事件8: [2026-06-22T06:55:00] kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2514 — 厨房温度继续升高",
    "提取的关键事件9: [2026-06-22T07:14:23] front_door_lock | Event: LockOperation(LockOperationType=1, OperationSource=Manual) — 户门手动上锁",
    "提取的关键事件10: [2026-06-22T07:14:31] front_door_lock | Event: LockOperation(LockOperationType=0, OperationSource=Auto) — 户门自动上锁"
  ],
  "step2_hypotheses": [
    {"id": "A", "type": "normal", "description": "住户正常进入卧室并开启灯光和窗户，随后离开家门上锁"},
    {"id": "B", "type": "anomaly", "description": "卧室温度异常升高可能是由于设备故障导致的加热器意外启动"}
  ],
  "step3_verification": [
    {"hypothesis": "A", "supporting": ["卧室灯开启", "卧室窗户关闭", "住户进入卧室", "户门上锁"], "opposing": []},
    {"hypothesis": "B", "supporting": ["卧室温度异常升高", "厨房温度也升高", "厨房灯开启"], "opposing": ["住户正常进入卧室并开启灯光和窗户，随后离开家门上锁"]}
  ],
  "step4_causal": [
    "因果关系1: 住户进入卧室 → 卧室灯开启（正常）",
    "因果关系2: 卧室灯开启 → 卧室温度升高（正常）",
    "因果关系3: 厨房灯开启 → 厨房温度升高（正常）",
    "因果关系4: 户门上锁 → 户门关闭（正常）"
  ],
  "step5_assessment": {
    "most_likely_hypothesis": "A",
    "confidence": "high",
    "severity": "low",
    "false_positive_risk": "低，因为有住户活动的直接证据"
  },
  "step6_decision": {
    "is_anomaly": false,
    "threat_type": "none",
    "threat_description": "住户正常进入卧室并开启灯光和窗户，随后离开家门上锁",
    "recommended_actions": []
  }
}
```

住户正常进入卧室并开启灯光和窗户，随后离开家门上锁

Explanation: 假设A: [normal] 住户正常进入卧室并开启灯光和窗户，随后离开家门上锁

Explanation: 假设B: [anomaly] 卧室温度异常升高可能是由于设备故障导致的加热器意外启动

Explanation: 最可能假设: A, 置信度: high

Explanation: 误报可能性: 低，因为有住户活动的直接证据

住户正常进入卧室并开启灯光和窗户，随后离开家门上锁

卧室温度异常升高可能是由于设备故障导致的加热器意外启动

Hypothesis: A

卧室灯开启 卧室窗户关闭 住户进入卧室 户门上锁

Hypothesis: B

卧室温度异常升高 厨房温度也升高 厨房灯开启

住户正常进入卧室并开启灯光和窗户，随后离开家门上锁

因果关系1: 住户进入卧室 → 卧室灯开启（正常）
因果关系2: 卧室灯开启 → 卧室温度升高（正常）
因果关系3: 厨房灯开启 → 厨房温度升高（正常）
因果关系4: 户门上锁 → 户门关闭（正常）

低，因为有住户活动的直接证据


DF-01-FP: 空调恒温控制导致温度稳定

有微小波动（±0.2°C），不是完全固定值；且空调处于开启状态

```json
{
  "step1_evidence": [
    "提取的关键事件1: [2026-06-09T00:00:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2272 — 温度骤降至22.72°C，与正常夜间温度不符。",
    "提取的关键事件2: [2026-06-09T00:05:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2272 — 温度保持不变，进一步确认夜间温度异常。",
    "提取的关键事件3: [2026-06-09T01:00:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2299 — 温度突然上升至22.99°C，且持续上升。",
    "提取的关键事件4: [2026-06-09T01:05:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2304 — 温度继续上升至23.04°C。",
    "提取的关键事件5: [2026-06-09T01:10:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2314 — 温度进一步上升至23.14°C。",
    "提取的关键事件6: [2026-06-09T01:15:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2313 — 温度再次下降至23.13°C，但未恢复到初始值。",
    "提取的关键事件7: [2026-06-09T01:20:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2320 — 温度继续上升至23.20°C。",
    "提取的关键事件8: [2026-06-09T01:25:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2326 — 温度达到峰值23.26°C。",
    "提取的关键事件9: [2026-06-09T01:30:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2300 — 温度突然下降至23.00°C，且持续下降。",
    "提取的关键事件10: [2026-06-09T01:35:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2305 — 温度保持在23.05°C，未恢复正常。",
    "提取的关键事件11: [2026-06-09T02:00:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2335 — 温度再次上升至23.35°C。",
    "提取的关键事件12: [2026-06-09T02:05:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2338 — 温度继续上升至23.38°C。",
    "提取的关键事件13: [2026-06-09T02:10:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2321 — 温度下降至23.21°C，但未恢复正常。",
    "提取的关键事件14: [2026-06-09T02:15:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2324 — 温度保持在23.24°C，未恢复正常。",
    "提取的关键事件15: [2026-06-09T02:20:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2338 — 温度再次上升至23.38°C。",
    "提取的关键事件16: [2026-06-09T02:25:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2330 — 温度下降至23.30°C，但未恢复正常。",
    "提取的关键事件17: [2026-06-09T02:30:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2341 — 温度上升至23.41°C。",
    "提取的关键事件18: [2026-06-09T02:35:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2348 — 温度继续上升至23.48°C。",
    "提取的关键事件19: [2026-06-09T02:40:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2343 — 温度下降至23.43°C，但未恢复正常。",
    "提取的关键事件20: [2026-06-09T02:45:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2346 — 温度保持在23.46°C，未恢复正常。",
    "提取的关键事件21: [2026-06-09T02:50:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2347 — 温度保持在23.47°C，未恢复正常。",
    "提取的关键事件22: [2026-06-09T02:55:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2354 — 温度上升至23.54°C。",
    "提取的关键事件23: [2026-06-09T03:00:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2363 — 温度继续上升至23.63°C。",
    "提取的关键事件24: [2026-06-09T03:05:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2370 — 温度上升至23.70°C。",
    "提取的关键事件25: [2026-06-09T03:10:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2361 — 温度下降至23.61°C，但未恢复正常。",
    "提取的关键事件26: [2026-06-09T03:15:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2377 — 温度上升至23.77°C。",
    "提取的关键事件27: [2026-06-09T03:20:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2366 — 温度下降至23.66°C，但未恢复正常。",
    "提取的关键事件28: [2026-06-09T03:25:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2370 — 温度保持在23.70°C，未恢复正常。",
    "提取的关键事件29: [2026-06-09T03:30:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2376 — 温度上升至23.76°C。",
    "提取的关键事件30: [2026-06-09T03:35:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2374 — 温度下降至23.74°C，但未恢复正常。",
    "提取的关键事件31: [2026-06-09T03:40:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2386 — 温度上升至23.86°C。",
    "提取的关键事件32: [2026-06-09T03:45:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2386 — 温度保持在23.86°C，未恢复正常。",
    "提取的关键事件33: [2026-06-09T03:50:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2385 — 温度下降至23.85°C，但未恢复正常。",
    "提取的关键事件34: [2026-06-09T03:55:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2405 — 温度上升至24.05°C。",
    "提取的关键事件35: [2026-06-09T04:00:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2408 — 温度继续上升至24.08°C。",
    "提取的关键事件36: [2026-06-09T04:05:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2399 — 温度下降至23.99°C，但未恢复正常。",
    "提取的关键事件37: [2026-06-09T04:10:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2414 — 温度上升至24.14°C。",
    "提取的关键事件38: [2026-06-09T04:15:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2410 — 温度下降至24.10°C，但未恢复正常。",
    "提取的关键事件39: [2026-06-09T04:20:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2406 — 温度下降至24.06°C，但未恢复正常。",
    "提取的关键事件40: [2026-06-09T04:25:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2416 — 温度上升至24.16°C。",
    "提取的关键事件41: [2026-06-09T04:30:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2425 — 温度上升至24.25°C。",
    "提取的关键事件42: [2026-06-09T04:35:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2428 — 温度继续上升至24.28°C。",
    "提取的关键事件43: [2026-06-09T04:40:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2427 — 温度下降至24.27°C，但未恢复正常。",
    "提取的关键事件44: [2026-06-09T04:45:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2427 — 温度保持在24.27°C，未恢复正常。",
    "提取的关键事件45: [2026-06-09T04:50:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2438 — 温度上升至24.38°C。",
    "提取的关键事件46: [2026-06-09T04:55:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2433 — 温度下降至24.33°C，但未恢复正常。",
    "提取的关键事件47: [2026-06-09T05:00:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2428 — 温度下降至24.28°C，但未恢复正常。",
    "提取的关键事件48: [2026-06-09T05:05:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2450 — 温度上升至24.50°C。",
    "提取的关键事件49: [2026-06-09T05:10:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2450 — 温度保持在24.50°C，未恢复正常。",
    "提取的关键事件50: [2026-06-09T05:15:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2441 — 温度下降至24.41°C，但未恢复正常。",
    "提取的关键事件51: [2026-06-09T05:20:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2458 — 温度上升至24.58°C。",
    "提取的关键事件52: [2026-06-09T05:25:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2452 — 温度下降至24.52°C，但未恢复正常。",
    "提取的关键事件53: [2026-06-09T05:30:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2448 — 温度下降至24.48°C，但未恢复正常。",
    "提取的关键事件54: [2026-06-09T05:35:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2450 — 温度保持在24.50°C，未恢复正常。",
    "提取的关键事件55: [2026-06-09T05:40:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2468 — 温度上升至24.68°C。",
    "提取的关键事件56: [2026-06-09T05:45:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2457 — 温度下降至24.57°C，但未恢复正常。",
    "提取的关键事件57: [2026-06-09T05:50:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2474 — 温度上升至24.74°C。",
    "提取的关键事件58: [2026-06-09T05:55:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2464 — 温度下降至24.64°C，但未恢复正常。",
    "提取的关键事件59: [2026-06-09T06:00:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2474 — 温度上升至24.74°C。",
    "提取的关键事件60: [2026-06-09T06:05:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2467 — 温度下降至24.67°C，但未恢复正常。",
    "提取的关键事件61: [2026-06-09T06:10:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2490 — 温度上升至24.90°C。",
    "提取的关键事件62: [2026-06-09T06:15:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2482 — 温度下降至24.82°C，但未恢复正常。",
    "提取的关键事件63: [2026-06-09T06:20:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2478 — 温度下降至24.78°C，但未恢复正常。",
    "提取的关键事件64: [2026-06-09T06:25:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2496 — 温度上升至24.96°C。",
    "提取的关键事件65: [2026-06-09T06:30:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2501 — 温度上升至25.01°C。",
    "提取的关键事件66: [2026-06-09T06:35:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2501 — 温度保持在25.01°C，未恢复正常。",
    "提取的关键事件67: [2026-06-09T06:40:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2503 — 温度上升至25.03°C。",
    "提取的关键事件68: [2026-06-09T06:45:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2497 — 温度下降至24.97°C，


DF-01-FP: 空调恒温控制导致温度稳定

有微小波动（±0.2°C），不是完全固定值；且空调处于开启状态

```json
{
  "step1_evidence": [
    "提取的关键事件1: [2026-06-03T00:00:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2262 — 温度骤升至22.62°C，与正常夜间温度不符。",
    "提取的关键事件2: [2026-06-03T01:00:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2289 — 温度逐渐上升至22.89°C，且持续上升。",
    "提取的关键事件3: [2026-06-03T02:00:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2325 — 温度继续上升至23.25°C，且持续上升。",
    "提取的关键事件4: [2026-06-03T03:00:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2361 — 温度进一步上升至23.61°C，且持续上升。",
    "提取的关键事件5: [2026-06-03T04:00:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2406 — 温度继续上升至24.06°C，且持续上升。",
    "提取的关键事件6: [2026-06-03T05:00:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2434 — 温度继续上升至24.34°C，且持续上升。",
    "提取的关键事件7: [2026-06-03T06:00:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2481 — 温度继续上升至24.81°C，且持续上升。",
    "提取的关键事件8: [2026-06-03T06:22:00] bedroom_occupancy | OccupancySensing.Occupancy = 1 — 卧室有人，但客厅温度异常上升。",
    "提取的关键事件9: [2026-06-03T06:30:00] living_room_occupancy | OccupancySensing.Occupancy = 0 — 客厅无人，但温度继续上升。",
    "提取的关键事件10: [2026-06-03T07:00:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2518 — 温度继续上升至25.18°C，且持续上升。"
  ],
  "step2_hypotheses": [
    {"id": "A", "type": "normal", "description": "住户在客厅活动导致温度上升，如烹饪或使用电器。"},
    {"id": "B", "type": "anomaly", "description": "客厅温度传感器故障或外部热源导致温度异常上升。"}
  ],
  "step3_verification": [
    {"hypothesis": "A", "supporting": ["住户在卧室活动的记录"], "opposing": ["客厅无人但温度持续上升的记录"]},
    {"hypothesis": "B", "supporting": ["温度传感器异常读数的记录"], "opposing": ["正常室内活动的记录"]}
  ],
  "step4_causal": [
    "因果关系1: 住户活动 → 温度上升（正常）",
    "因果关系2: 温度传感器故障 → 温度异常上升（异常）"
  ],
  "step5_assessment": {
    "most_likely_hypothesis": "B",
    "confidence": "high",
    "severity": "critical",
    "false_positive_risk": "低，因为有多个连续时间点的异常温度读数。"
  },
  "step6_decision": {
    "is_anomaly": true,
    "threat_type": "device_fault",
    "threat_description": "客厅温度传感器可能故障，导致温度异常上升。",
    "recommended_actions": ["检查客厅温度传感器是否正常工作", "重启温度传感器", "联系技术支持进行进一步诊断"]
  }
}
```

客厅温度传感器可能故障，导致温度异常上升。

Explanation:
假设A: [normal] 住户在客厅活动导致温度上升，如烹饪或使用电器。
假设B: [anomaly] 客厅温度传感器故障或外部热源导致温度异常上升。
最可能假设: B, 置信度: high
误报可能性: 低，因为有多个连续时间点的异常温度读数。

检查客厅温度传感器是否正常工作 重启温度传感器 联系技术支持进行进一步诊断

住户在客厅活动导致温度上升，如烹饪或使用电器。

客厅温度传感器故障或外部热源导致温度异常上升。

Hypothesis: A

客厅无人但温度持续上升的记录

Hypothesis: B

温度传感器异常读数的记录

因果关系1: 住户活动 → 温度上升（正常）
因果关系2: 温度传感器故障 → 温度异常上升（异常）

低，因为有多个连续时间点的异常温度读数。


DF-01-FP: 空调恒温控制导致温度稳定

有微小波动（±0.2°C），不是完全固定值；且空调处于开启状态

```json
{
  "step1_evidence": [
    "提取的关键事件1: [2026-06-09T06:27:00] bedroom_occupancy | OccupancySensing.Occupancy = 1 — 有人进入卧室",
    "提取的关键事件2: [2026-06-09T06:27:14] bedroom_light | OnOff.OnOff = True — 卧室灯被打开",
    "提取的关键事件3: [2026-06-09T06:27:14] bedroom_window | WindowCovering.CurrentPositionLiftPercent100ths = 0 — 卧室窗户被关闭",
    "提取的关键事件4: [2026-06-09T06:31:07] bathroom_occupancy | OccupancySensing.Occupancy = 1 — 卫生间有人",
    "提取的关键事件5: [2026-06-09T06:31:07] bathroom_light | OnOff.OnOff = True — 卫生间灯被打开",
    "提取的关键事件6: [2026-06-09T06:32:00] bedroom_occupancy | OccupancySensing.Occupancy = 1 — 卧室有人",
    "提取的关键事件7: [2026-06-09T06:33:29] bedroom_occupancy | OccupancySensing.Occupancy = 0 — 卧室无人",
    "提取的关键事件8: [2026-06-09T06:35:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2492 — 卧室温度升高",
    "提取的关键事件9: [2026-06-09T06:35:00] bedroom_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2385 — 卧室温度升高",
    "提取的关键事件10: [2026-06-09T06:35:00] kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2488 — 厨房温度升高"
  ],
  "step2_hypotheses": [
    {"id": "A", "type": "normal", "description": "住户在卧室活动，导致卧室温度升高"},
    {"id": "B", "type": "anomaly", "description": "卧室温度异常升高可能是由于设备故障导致的加热器意外启动"}
  ],
  "step3_verification": [
    {"hypothesis": "A", "supporting": ["卧室有人", "卧室灯被打开", "卧室窗户被关闭"], "opposing": []},
    {"hypothesis": "B", "supporting": ["卧室温度异常升高", "其他区域温度也升高"], "opposing": ["住户在卧室活动的记录"]}
  ],
  "step4_causal": [
    "因果关系1: 卧室有人 → 卧室温度升高（正常）",
    "因果关系2: 卧室温度升高 → 其他区域温度升高（异常关联）"
  ],
  "step5_assessment": {
    "most_likely_hypothesis": "A",
    "confidence": "medium",
    "severity": "low",
    "false_positive_risk": "低，因为有住户活动的记录"
  },
  "step6_decision": {
    "is_anomaly": false,
    "threat_type": "none",
    "threat_description": "住户在卧室活动导致的温度升高",
    "recommended_actions": []
  }
}
```

住户在卧室活动导致的温度升高

Explanation: 假设A: [normal] 住户在卧室活动，导致卧室温度升高

Explanation: 最可能假设: A, 置信度: medium

Explanation: 误报可能性: 低，因为有住户活动的记录

住户在卧室活动，导致卧室温度升高

卧室温度异常升高可能是由于设备故障导致的加热器意外启动

Hypothesis: A

卧室有人 卧室灯被打开 卧室窗户被关闭

Hypothesis: B

卧室温度异常升高 其他区域温度也升高

因果关系1: 卧室有人 → 卧室温度升高（正常）
因果关系2: 卧室温度升高 → 其他区域温度升高（异常关联）

低，因为有住户活动的记录


DF-01-FP: 空调恒温控制导致温度稳定

有微小波动（±0.2°C），不是完全固定值；且空调处于开启状态

```json
{
  "step1_evidence": [
    "提取的关键事件1: [2026-06-26T01:00:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2306 — 温度突然升高，与之前记录的温度相比有显著差异。",
    "提取的关键事件2: [2026-06-26T01:05:00] bedroom_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2199 — 卧室温度也出现异常升高。",
    "提取的关键事件3: [2026-06-26T01:10:00] kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2305 — 厨房温度也出现异常升高。",
    "提取的关键事件4: [2026-06-26T01:15:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2314 — 温度继续升高。",
    "提取的关键事件5: [2026-06-26T01:20:00] bedroom_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2209 — 卧室温度继续升高。",
    "提取的关键事件6: [2026-06-26T01:25:00] kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2317 — 厨房温度继续升高。",
    "提取的关键事件7: [2026-06-26T01:30:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2307 — 温度再次下降。",
    "提取的关键事件8: [2026-06-26T01:35:00] bedroom_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2222 — 卧室温度再次升高。",
    "提取的关键事件9: [2026-06-26T01:40:00] kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2311 — 厨房温度再次升高。",
    "提取的关键事件10: [2026-06-26T01:45:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2307 — 温度再次下降。"
  ],
  "step2_hypotheses": [
    {"id": "A", "type": "normal", "description": "住户在夜间使用电热毯或其他加热设备导致温度升高，之后关闭设备导致温度下降。"},
    {"id": "B", "type": "anomaly", "description": "可能是设备故障导致温度测量错误，或者有外部因素（如入侵者使用加热设备）导致温度异常升高。"}
  ],
  "step3_verification": [
    {"hypothesis": "A", "supporting": ["住户夜间活动记录", "设备正常使用记录"], "opposing": ["温度异常升高的时间点与住户活动无关"]},
    {"hypothesis": "B", "supporting": ["温度异常升高的时间点与住户活动无关", "温度异常波动较大且持续时间较长"], "opposing": ["住户夜间活动记录", "设备正常使用记录"]}
  ],
  "step4_causal": [
    "因果关系1: 住户夜间活动 → 温度升高（正常）",
    "因果关系2: 设备故障 → 温度测量错误（异常）",
    "因果关系3: 外部因素（如入侵者）→ 温度异常升高（异常）"
  ],
  "step5_assessment": {
    "most_likely_hypothesis": "B",
    "confidence": "medium",
    "severity": "medium",
    "false_positive_risk": "存在一定的误报可能性，需要进一步确认。"
  },
  "step6_decision": {
    "is_anomaly": true,
    "threat_type": "device_fault",
    "threat_description": "可能存在设备故障导致温度测量错误。",
    "recommended_actions": ["检查相关设备是否正常工作", "联系技术支持进行诊断"]
  }
}
```

可能存在设备故障导致温度测量错误。

Explanation: 假设A: [normal] 住户在夜间使用电热毯或其他加热设备导致温度升高，之后关闭设备导致温度下降。

Explanation: 假设B: [anomaly] 可能是设备故障导致温度测量错误，或者有外部因素（如入侵者使用加热设备）导致温度异常升高。

Explanation: 最可能假设: B, 置信度: medium

Explanation: 误报可能性: 存在一定的误报可能性，需要进一步确认。

检查相关设备是否正常工作 联系技术支持进行诊断

住户在夜间使用电热毯或其他加热设备导致温度升高，之后关闭设备导致温度下降。

Hypothesis: A

住户夜间活动记录 设备正常使用记录

温度异常升高的时间点与住户活动无关

Hypothesis: B

温度异常升高的时间点与住户活动无关 温度异常波动较大且持续时间较长

住户夜间活动记录 设备正常使用记录

因果关系1: 住户夜间活动 → 温度升高（正常）
因果关系2: 设备故障 → 温度测量错误（异常）
因果关系3: 外部因素（如入侵者）→ 温度异常升高（异常）

存在一定的误报可能性，需要进一步确认。


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": [
    "提取的关键事件1: [2026-06-01T06:23:00] bedroom_occupancy | OccupancySensing.Occupancy = 1 — 住户突然出现在卧室。",
    "提取的关键事件2: [2026-06-01T06:23:02] bedroom_light | OnOff.OnOff = True — 卧室灯被打开。",
    "提取的关键事件3: [2026-06-01T06:23:05] bedroom_window | WindowCovering.CurrentPositionLiftPercent100ths = 0 — 卧室窗户被关闭。",
    "提取的关键事件4: [2026-06-01T06:30:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2494 — 客厅温度急剧上升。",
    "提取的关键事件5: [2026-06-01T06:30:00] bedroom_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2400 — 卧室温度急剧上升。",
    "提取的关键事件6: [2026-06-01T06:30:00] kitchen_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2498 — 厨房温度急剧上升。",
    "提取的关键事件7: [2026-06-01T06:30:00] living_room_occupancy | OccupancySensing.Occupancy = 0 — 客厅无人。",
    "提取的关键事件8: [2026-06-01T06:30:00] bathroom_occupancy | OccupancySensing.Occupancy = 0 — 浴室无人。",
    "提取的关键事件9: [2026-06-01T06:33:00] bedroom_occupancy | OccupancySensing.Occupancy = 1 — 卧室再次有人。",
    "提取的关键事件10: [2026-06-01T06:35:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2499 — 客厅温度再次上升。"
  ],
  "step2_hypotheses": [
    {"id": "A", "type": "normal", "description": "住户在卧室活动，可能是晚上回家或起床活动。"},
    {"id": "B", "type": "anomaly", "description": "可能存在外部入侵者进入卧室。"}
  ],
  "step3_verification": [
    {"hypothesis": "A", "supporting": ["住户突然出现在卧室", "卧室灯被打开", "卧室窗户被关闭"], "opposing": ["客厅无人", "浴室无人"]},
    {"hypothesis": "B", "supporting": ["客厅无人", "浴室无人", "卧室温度急剧上升", "客厅温度急剧上升", "厨房温度急剧上升"], "opposing": ["住户突然出现在卧室", "卧室灯被打开", "卧室窗户被关闭"]}
  ],
  "step4_causal": [
    "因果关系1: 卧室有人 → 卧室灯被打开（正常）",
    "因果关系2: 卧室有人 → 卧室窗户被关闭（正常）",
    "因果关系3: 卧室有人 → 卧室温度急剧上升（正常）",
    "因果关系4: 卧室有人 → 客厅温度急剧上升（异常关联）",
    "因果关系5: 卧室有人 → 厨房温度急剧上升（异常关联）"
  ],
  "step5_assessment": {
    "most_likely_hypothesis": "B",
    "confidence": "high",
    "severity": "high",
    "false_positive_risk": "低，因为多个设备同时出现异常情况，且与正常行为不符。"
  },
  "step6_decision": {
    "is_anomaly": true,
    "threat_type": "intrusion",
    "threat_description": "可能存在外部入侵者进入卧室。",
    "recommended_actions": ["立即通知住户", "检查门窗是否完好", "加强家庭安全措施"]
  }
}
```

可能存在外部入侵者进入卧室。

Explanation:
假设A: [normal] 住户在卧室活动，可能是晚上回家或起床活动。
假设B: [anomaly] 可能存在外部入侵者进入卧室。
最可能假设: B, 置信度: high
误报可能性: 低，因为多个设备同时出现异常情况，且与正常行为不符。

立即通知住户 检查门窗是否完好 加强家庭安全措施

住户在卧室活动，可能是晚上回家或起床活动。

可能存在外部入侵者进入卧室。

Hypothesis: A

住户突然出现在卧室 卧室灯被打开 卧室窗户被关闭

Hypothesis: B

客厅无人 浴室无人 卧室温度急剧上升 客厅温度急剧上升 厨房温度急剧上升

住户突然出现在卧室 卧室灯被打开 卧室窗户被关闭

因果关系1: 卧室有人 → 卧室灯被打开（正常）
因果关系2: 卧室有人 → 卧室窗户被关闭（正常）
因果关系3: 卧室有人 → 卧室温度急剧上升（正常）
因果关系4: 卧室有人 → 客厅温度急剧上升（异常关联）
因果关系5: 卧室有人 → 厨房温度急剧上升（异常关联）

低，因为多个设备同时出现异常情况，且与正常行为不符。


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": [
    "提取的关键事件1: [2026-06-08T06:41:06] bedroom_occupancy | OccupancySensing.Occupancy = 1 — 有人进入卧室",
    "提取的关键事件2: [2026-06-08T06:43:06] bedroom_light | OnOff.OnOff = True — 卧室灯被打开",
    "提取的关键事件3: [2026-06-08T06:43:11] bedroom_window | WindowCovering.CurrentPositionLiftPercent100ths = 0 — 卧室窗户被关闭",
    "提取的关键事件4: [2026-06-08T06:45:00] bedroom_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2400 — 卧室温度显著升高",
    "提取的关键事件5: [2026-06-08T06:52:00] kitchen_light | OnOff.OnOff = True — 厨房灯被打开",
    "提取的关键事件6: [2026-06-08T06:52:59] bathroom_occupancy | OccupancySensing.Occupancy = 0 — 卫生间无人",
    "提取的关键事件7: [2026-06-08T06:53:00] bedroom_occupancy | OccupancySensing.Occupancy = 1 — 卧室有人",
    "提取的关键事件8: [2026-06-08T06:55:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2503 — 客厅温度显著升高",
    "提取的关键事件9: [2026-06-08T06:58:00] bedroom_occupancy | OccupancySensing.Occupancy = 1 — 卧室有人",
    "提取的关键事件10: [2026-06-08T07:00:00] bedroom_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2405 — 卧室温度继续升高"
  ],
  "step2_hypotheses": [
    {"id": "A", "type": "normal", "description": "住户在卧室活动，可能是起床或准备早餐"},
    {"id": "B", "type": "anomaly", "description": "外部入侵者进入卧室"}
  ],
  "step3_verification": [
    {"hypothesis": "A", "supporting": ["住户起床或准备早餐时可能会打开卧室灯和窗户"], "opposing": ["无直接证据支持此假设"]},
    {"hypothesis": "B", "supporting": ["卧室温度突然升高且无人在场", "卧室窗户被关闭"], "opposing": ["无直接证据支持此假设"]}
  ],
  "step4_causal": [
    "因果关系1: 卧室有人 → 卧室灯被打开（正常）",
    "因果关系2: 卧室有人 → 卧室窗户被关闭（正常）",
    "因果关系3: 外部入侵者进入卧室 → 卧室温度突然升高（异常）",
    "因果关系4: 外部入侵者进入卧室 → 卧室窗户被关闭（异常）"
  ],
  "step5_assessment": {
    "most_likely_hypothesis": "B",
    "confidence": "medium",
    "severity": "high",
    "false_positive_risk": "低，因为有多个异常迹象"
  },
  "step6_decision": {
    "is_anomaly": true,
    "threat_type": "intrusion",
    "threat_description": "可能存在外部入侵者进入卧室",
    "recommended_actions": ["通知住户", "检查摄像头录像", "加强卧室的安全措施"]
  }
}
```

可能存在外部入侵者进入卧室

Explanation:
假设A: [normal] 住户在卧室活动，可能是起床或准备早餐
假设B: [anomaly] 外部入侵者进入卧室
最可能假设: B, 置信度: medium
误报可能性: 低，因为有多个异常迹象

通知住户 检查摄像头录像 加强卧室的安全措施

住户在卧室活动，可能是起床或准备早餐

外部入侵者进入卧室

Hypothesis: A

住户起床或准备早餐时可能会打开卧室灯和窗户

Hypothesis: B

卧室温度突然升高且无人在场 卧室窗户被关闭

因果关系1: 卧室有人 → 卧室灯被打开（正常）
因果关系2: 卧室有人 → 卧室窗户被关闭（正常）
因果关系3: 外部入侵者进入卧室 → 卧室温度突然升高（异常）
因果关系4: 外部入侵者进入卧室 → 卧室窗户被关闭（异常）


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": [
    "提取的关键事件1: [2026-06-22T06:32:02] bathroom_occupancy | OccupancySensing.Occupancy = 1 — 6:32am 突然有人进入浴室。",
    "提取的关键事件2: [2026-06-22T06:35:00] bedroom_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2390 — 6:35am 卧室温度突然下降。",
    "提取的关键事件3: [2026-06-22T06:37:02] bathroom_occupancy | OccupancySensing.Occupancy = 1 — 6:37am 浴室再次有人。",
    "提取的关键事件4: [2026-06-22T06:40:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2489 — 6:40am 客厅温度下降。",
    "提取的关键事件5: [2026-06-22T06:41:06] bedroom_light | OnOff.OnOff = True — 6:41am 卧室灯被打开。",
    "提取的关键事件6: [2026-06-22T06:41:11] bedroom_window | WindowCovering.CurrentPositionLiftPercent100ths = 0 — 6:41am 卧室窗户被关闭。",
    "提取的关键事件7: [2026-06-22T06:42:02] bathroom_occupancy | OccupancySensing.Occupancy = 1 — 6:42am 浴室再次有人。",
    "提取的关键事件8: [2026-06-22T06:45:00] living_room_temp_sensor | TemperatureMeasurement.MeasuredValue = 2497 — 6:45am 客厅温度上升。",
    "提取的关键事件9: [2026-06-22T06:46:00] bedroom_occupancy | OccupancySensing.Occupancy = 1 — 6:46am 卧室有人。",
    "提取的关键事件10: [2026-06-22T06:47:02] bathroom_occupancy | OccupancySensing.Occupancy = 1 — 6:47am 浴室有人。"
  ],
  "step2_hypotheses": [
    {"id": "A", "type": "normal", "description": "住户在6:32am-6:47am期间正常使用浴室和卧室。"},
    {"id": "B", "type": "anomaly", "description": "有人在6:32am-6:47am期间非法进入卧室。"}
  ],
  "step3_verification": [
    {"hypothesis": "A", "supporting": ["住户在6:32am-6:47am期间有正常活动记录。"], "opposing": ["无直接证据表明异常。"]},
    {"hypothesis": "B", "supporting": ["卧室窗户在6:41am被关闭，且卧室灯在6:41am被打开。"], "opposing": ["住户在6:32am-6:47am期间有正常活动记录。"]}
  ],
  "step4_causal": [
    "因果关系1: 有人进入卧室 → 卧室窗户关闭（正常行为）",
    "因果关系2: 有人进入卧室 → 卧室灯被打开（正常行为）",
    "因果关系3: 有人进入卧室 → 卧室温度下降（异常，因为卧室门窗关闭后温度应稳定）",
    "因果关系4: 有人进入卧室 → 客厅温度上升（异常，因为客厅与卧室之间没有直接联系）"
  ],
  "step5_assessment": {
    "most_likely_hypothesis": "B",
    "confidence": "medium",
    "severity": "high",
    "false_positive_risk": "低，因为有多个设备状态变化支持这一假设。"
  },
  "step6_decision": {
    "is_anomaly": true,
    "threat_type": "intrusion",
    "threat_description": "有人在6:32am-6:47am期间非法进入卧室。",
    "recommended_actions": ["通知住户注意安全", "加强卧室区域的安全监控", "检查门窗是否有物理损坏"]
  }
}
```

Explanation: 假设A: [normal] 住户在6:32am-6:47am期间正常使用浴室和卧室。

Explanation: 假设B: [anomaly] 有人在6:32am-6:47am期间非法进入卧室。

Explanation: 最可能假设: B, 置信度: medium

Explanation: 误报可能性: 低，因为有多个设备状态变化支持这一假设。

通知住户注意安全 加强卧室区域的安全监控 检查门窗是否有物理损坏

住户在6:32am-6:47am期间正常使用浴室和卧室。

Hypothesis: A

住户在6:32am-6:47am期间有正常活动记录。

Hypothesis: B

卧室窗户在6:41am被关闭，且卧室灯在6:41am被打开。

住户在6:32am-6:47am期间有正常活动记录。

因果关系1: 有人进入卧室 → 卧室窗户关闭（正常行为）

因果关系2: 有人进入卧室 → 卧室灯被打开（正常行为）

低，因为有多个设备状态变化支持这一假设。