买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉南京职豆豆智能科技有限公司申请的专利物联网设备数据的云端存储方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120935204B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511468854.7，技术领域涉及：H04L67/1097；该发明授权物联网设备数据的云端存储方法和系统是由黄海燕设计研发完成，并于2025-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本物联网设备数据的云端存储方法和系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种物联网设备数据的云端存储方法和系统，涉及物联网数据存储与处理技术领域，其中，该方法包括：采集物联网环境中多个物联网设备的元数据；对元数据进行标签化处理，形成标准化数据包；对标准化数据包进行分层压缩处理，并从分层压缩处理后的数据包中提取多维特征；将多维特征输入至基于深度学习的多模态神经网络模型，通过多模态神经网络模型对多维特征进行分析，生成目标存储优先级指标，并根据目标存储优先级指标，确定对应的安全等级；基于安全等级，利用轻量级加密算法对分层压缩处理后的数据包进行差异化加密处理，将加密处理后的数据包传输至云端对应的存储区域。本申请提升了物联网数据存储的效率与安全性。

本发明授权物联网设备数据的云端存储方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种物联网设备数据的云端存储方法，其特征在于，包括： 采集物联网环境中多个物联网设备的元数据； 对所述元数据进行标签化处理，形成标准化数据包； 对所述标准化数据包进行分层压缩处理，并从所述分层压缩处理后的数据包中提取多维特征； 将所述多维特征输入至基于深度学习的多模态神经网络模型，通过所述多模态神经网络模型对所述多维特征进行分析，生成目标存储优先级指标，并根据所述目标存储优先级指标，确定对应的安全等级； 基于所述安全等级，利用轻量级加密算法对所述分层压缩处理后的数据包进行差异化加密处理，将加密处理后的数据包传输至云端对应的存储区域； 所述将所述多维特征输入至基于深度学习的多模态神经网络模型，通过所述多模态神经网络模型对所述多维特征进行分析，生成目标存储优先级指标，并根据所述目标存储优先级指标，确定对应的安全等级，包括： 将所述多维特征输入至所述多模态神经网络模型，所述多模态神经网络模型包含时序特征处理分支、统计特征处理分支以及输出层； 通过所述时序特征处理分支，分析所述多维特征中的更新间隔特征和时序连续性特征，并通过所述统计特征处理分支，分析所述多维特征中的容量特征； 将时序特征处理分支的输出结果和统计特征处理分支的输出结果进行特征融合，得到融合后的特征结果； 通过多模态神经网络模型的输出层，基于所述融合后的特征结果，结合设备重要程度参数和网络状态参数，生成目标存储优先级指标； 将所述目标存储优先级指标所处的数值区间映射到预设的安全等级分类库中，确定对应的安全等级； 所述通过所述时序特征处理分支，分析所述多维特征中的更新间隔特征和时序连续性特征，并通过所述统计特征处理分支，分析所述多维特征中的容量特征，包括： 利用所述时序特征处理分支中的循环神经网络结构，对所述更新间隔特征进行时序模式提取，得到时序模式； 利用时序特征处理分支中的注意力机制，对所述时序连续性特征进行关键时间点识别，得到关键时间点标识； 将所述时序模式和所述关键时间点标识进行融合，生成时序特征向量，所述时序特征向量为时序特征处理分支的输出结果； 利用所述统计特征处理分支中的全连接层，对所述容量特征进行维度变换； 利用统计特征处理分支中的特征缩放层，对所述容量特征进行归一化处理； 将变换结果和归一化结果进行拼接，生成统计特征向量，所述统计特征向量为统计特征处理分支的输出结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京职豆豆智能科技有限公司，其通讯地址为：210000 江苏省南京市江宁区莱茵达路588号研发大楼5楼508室(江宁高新园)；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。