该论文针对安全检索领域中的操作型分类（operational triage）问题，提出了一种基于电导修复证据图（conductance-repair evidence graphs）的时间戳框架。传统安全检索通常假设证据完整并基于排序评估，但实际场景中，CVE描述、弱点元数据、修复提交、EPSS评分、KEV成员资格、验证向量元数据及侧信道基准路径等信息通过不同渠道到达，且存在缺失、延迟、投毒或仅在决策时刻后才可见等问题。论文提出的框架引入时间戳允许掩码（temporal admissibility mask），在检索时仅考虑决策时刻之前可用的证据。对于缺失的渠道，采用确定性图流递归（deterministic graph-flow recurrence）而非学习型预测器进行修复，并生成修复证书（repair certificate），记录来源探针、决策时间、 withheld边、修复渠道、禁止的后决策边、后端可用性、数值偏差及验证器结果。理论层面，论文给出缺失渠道识别问题的自适应下界⌈log2 N⌉，证明最小有害修复问题是NP难的，并针对q个可疑渠道给出了固定参数可证搜索界。实验基于30条去重公共安全记录、57个术语和58条 withheld的可允许文档-术语边。在随机边 withholding 下，电导修复将召回率@k从0.017提升至0.069，平均精确率从0.062轻微下降至0.060（合成安全测试集使召回率@k从0.055提升至0.099），表明在随机边损坏下广泛可允许修复的极限。实现对比了NumPy、PyTorch、JAX和TensorFlow等后端的同一流/SVD/einsum内核性能，记录不可用后端而非静默替代。BBBC019和LIVECell元数据仅作为稀疏演化渠道的结构控制，无临床或生物学性能声明。论文适合安全检索、威胁情报、漏洞管理领域的研究者阅读。