Dovezi și corelare

Modelul dovezilor

Ce este o dovadă (Evidence)

Evidence este o dovadă structurată pe baza căreia sistemul creează, actualizează sau verifică o problemă (Issue).

O dovadă poate fi:

• calculată automat;
• primită de la un dispozitiv;
• importată dintr-un sistem extern;
• adăugată de un utilizator;
• generată de un raport specializat;
• atașată ca document, fotografie sau comentariu.

Structura dovezii

evidence_id: EVD-830129
issue_id: OHM-2026-001842
type: detector_finding
source:
  provider: analyze_station
  detector_id: archive.tail_gap.v3
  detector_version: '3.2.1'
observed_at: '2026-07-23T04:00:00Z'
created_at: '2026-07-23T04:03:12Z'

payload:
  missing_hours: 73
  coverage_valid: 0.91
  last_valid_hour: '2026-07-20T03:00:00Z'

quality:
  completeness: 1.0
  freshness: 0.98
  consistency: 0.96
  confidence: 0.98

links:
  report: '/reports/analyze-station/5690'

Tipuri de dovezi

Calitatea dovezilor

Pentru fiecare dovadă se calculează calitatea:

unde:

• $C$ – gradul de completare;
• $F$ – actualitatea datelor;
• $S$ – coerența;
• $T$ – încrederea în sursă;
• $w_c + w_f + w_s + w_t = 1$.

Ponderi de bază recomandate:

Rezultatul se normalizează în intervalul de la 0 la 1.

Imuabilitatea dovezilor

Dovada originală nu se modifică niciodată retroactiv. O corecție creează o versiune nouă sau o dovadă corectivă separată.

Astfel se asigură:

• trasabilitatea pentru audit;
• reproductibilitatea;
• protecția istoricului;
• examinarea corectă a cazurilor contestate;
• posibilitatea recalculării.

Corelarea evenimentelor și cauza fundamentală (Root Cause)

Scopul corelării

Corelarea împiedică crearea mai multor probleme independente pentru aceeași cauză tehnică.

Sistemul analizează:

• coincidența activelor;
• proximitatea în timp;
• dependența topologică;
• același firmware;
• același gateway;
• același operator de telecomunicații;
• aceeași regiune;
• aceeași coadă de pe server;
• succesiunea simptomelor;
• legăturile istorice;
• cauzele fundamentale confirmate ale cazurilor anterioare.

Niveluri de corelare

Pentru un singur activ

Mai multe simptome se reunesc în jurul unei probleme canonice primare.

flowchart TD
  A["stale_communication"] --> C{"Corelare pentru același activ"}
  B["no_hourly_archive"] --> C
  D["battery_unknown"] --> C
  C --> R["Problemă primară stale_communication"]
  C --> S1["Semnal secundar no_hourly_archive"]
  C --> S2["Semnal secundar battery_unknown"]

Între mai multe active

Problemele similare se grupează într-un incident masiv.

flowchart TD
  A["38 de dispozitive"] --> G{"Grupare"}
  B["Aceeași versiune de firmware"] --> G
  C["Aceeași fereastră de timp"] --> G
  D["Același tip de defect"] --> G
  G --> M["Massive Incident firmware_regression"]

După dependențe

Problemele dispozitivelor subordonate se leagă de defectarea unei componente comune.

flowchart TD
  A["Gateway-17 indisponibil"] --> B["12 corectoare fără comunicație"]
  B --> C["12 arhive nelivrate"]
  C --> D["Un singur incident cauzat de dependență"]

Scorul de corelație

Pentru a evalua tăria unei legături se folosește un model explicabil:

unde:

• $A$ – coincidența activelor sau a dependențelor;
• $T$ – proximitatea în timp;
• $P$ – coincidența tiparelor;
• $C$ – contextul comun;
• $H$ – confirmarea istorică a legăturii.

Exemple de ponderi:

Pragul de comasare se stabilește pentru fiecare clasă de probleme. Pentru semnalele critice de securitate se admite un prag mai conservator.

Clasa cauzei fundamentale

OHM folosește un catalog gestionat al cauzelor fundamentale:

Statusurile cauzei fundamentale

Nivelul de încredere al cauzei fundamentale

Nivelul de încredere al unei ipoteze se calculează din ansamblul dovezilor:

unde:

• $r_i$ – fiabilitatea detectorului sau a sursei;
• $q_i$ – calitatea dovezii;
• $a_i$ – concordanța dovezii cu ipoteza;
• $K_{independence}$ – coeficientul de independență a surselor.

Dacă mai multe dovezi provin din același set de date-sursă, ele nu se consideră complet independente.

Nivelul de încredere operațional (Operational Confidence)

Operational Confidence arată cât de sigur este sistemul că problema înregistrată este reală și clasificată corect.

unde:

• $D$ – fiabilitatea detectorului;
• $E$ – calitatea dovezilor;
• $R$ – coerența corelării;
• $H$ – rata confirmărilor istorice;
• $X$ – penalizarea pentru contradicții și pentru lipsa datelor.

Interpretare: