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龙图腾网获悉晋思科技集团有限公司申请的专利基于物联网的无线传感网络环境监测系统及安全防护方法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：CN120434621B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202510934012.X，技术领域涉及：H04W12/00；该发明授权基于物联网的无线传感网络环境监测系统及安全防护方法是由黄斌;顾伟兵;方力设计研发完成，并于2025-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于物联网的无线传感网络环境监测系统及安全防护方法在说明书摘要公布了：本发明涉及物联网技术领域，公开了基于物联网的无线传感网络环境监测系统及安全防护方法，该系统方法包括：采集传感节点环境数据生成多维特征矩阵，构建安全防护策略集合；设定威胁参数类型，利用历史数据建立安全威胁关联模型；提取实时攻击特征及流量参数，结合模型生成动态防护指令集及优化方案；重构网络节点控制机制生成目标防护方案，并对指令时序动态同步校准。系统包括节点数据采集、安全策略生成、威胁参数分析、威胁建模、风险评估、防护机制重构及时序同步模块。本发明通过多维特征分析、动态威胁建模、自适应风险评估和时序加密同步，提升了无线传感网络在复杂环境下的安全防护能力，适用于物联网环境监测领域的安全防护需求。

本发明授权基于物联网的无线传感网络环境监测系统及安全防护方法在权利要求书中公布了：1.基于物联网的无线传感网络环境安全防护方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集多个无线传感节点的环境监测数据，生成多维环境特征矩阵；根据多维环境特征矩阵构建安全防护策略集合； S2、设定多种网络运行环境对应的安全威胁类型，形成威胁参数类型集；基于威胁参数类型集获取历史监测数据中的攻击特征频率、异常流量参数及节点响应延迟数据，建立安全威胁关联模型； S3、根据威胁参数类型集提取当前网络中各传感节点的实时攻击特征及异常流量参数，结合安全威胁关联模型进行风险评估，生成动态防护指令集及参数优化方案； S4、基于动态防护指令集、参数优化方案及安全防护策略集合重构网络节点控制机制，生成目标安全防护方案；对目标安全防护方案中的指令执行时序进行动态同步校准； 所述S3包括以下步骤： S31、获取当前网络中各节点的实时攻击特征及流量参数，生成实时威胁集及实时流量集； S32、设定节点安全响应阈值；将实时威胁集及实时流量集输入最终安全威胁关联模型，计算当前风险预测值； 当当前风险预测值超过阈值时，对实时威胁集及实时流量集进行自适应调整，直至满足安全条件，输出动态防护指令集及参数优化方案； 所述S1包括以下步骤： S11、定义多个环境监测维度类型，形成监测维度集；按照监测维度集采集对应的温湿度波动、气体浓度梯度及电磁干扰数据，生成多维环境特征矩阵； S12、将多维环境特征矩阵输入至安全策略生成模块，通过预置威胁规则库构建安全防护策略集合； 所述S2包括以下步骤： S21、设定多种威胁参数类型，包括数据包异常特征阈值、节点通信延迟区间及信号强度衰减系数，形成威胁参数类型集； 基于监测维度集及威胁参数类型集获取历史攻击特征频率、流量参数组合及对应的节点响应失效数据，构建历史攻击矩阵、历史流量矩阵及历史响应数据集； S22、利用历史攻击矩阵、历史流量矩阵及历史响应数据集训练初始安全威胁关联模型，得到最终安全威胁关联模型； 所述S22包括以下步骤： S221、根据监测维度集与威胁参数类型集建立初始安全威胁关联模型； S222、将历史攻击矩阵及历史流量矩阵逐行输入初始安全威胁关联模型，生成历史响应预测数据集； S223、设置安全评估容差阈值；计算历史响应预测数据集与历史响应数据集之间的特征匹配度； 当特征匹配度低于容差阈值时，采用强化学习算法迭代调整初始安全威胁关联模型的决策权重，直至匹配度达到设定标准，形成最终安全威胁关联模型； S223中决策权重调整过程采用动态学习率衰减机制。

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