1.一种物联网安全事件识别方法，其特征在于，包括：
获取物联网实体的多个属性特征和多个所述属性特征之间的关联信息；
根据所述属性特征和所述关联信息，构建与多个所述属性特征关联的知识图谱网络；
根据所述知识图谱网络和所述属性特征对应的特征值，识别物联网安全事件。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述属性特征和所述关联信息，构建与多个所述属性特征关联的知识图谱网络包括：
将所述属性特征抽象成节点；
将所述关联信息抽象为边；
将所述节点和所述边输入到图数据库中，得到与多个所述属性特征关联的知识图谱网络。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在将所述节点和所述边输入到图数据库中，得到与多个所述属性特征关联的知识图谱网络之后，所述方法还包括：
获取所述物联网实体的多个属性特征的经验数据和多个所述属性特征之间的关联信息；
根据所述关联信息、所述经验数据和3sigma原则，确定每一所述属性特征的第一阈值区间和第二阈值区间；所述第一阈值区间根据所述属性特征的经验数据计算得到，所述第二阈值区间根据所述属性特征的经验数据及其关联属性特征的经验数据计算得到；
将所述第一阈值区间和所述第二阈值区间写入所述知识图谱网络中对应属性特征的属性信息中。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述经验数据包括所述属性特征的经验值；所述根据所述关联信息、所述经验数据和3sigma原则，确定每一所述属性特征的第一阈值区间和第二阈值区间包括：
根据所述属性特征的经验值和3sigma原则，确定每一所述属性特征的第一阈值区间；
根据所述关联信息和所述经验数据，得到所述属性特征对应的关联属性特征的经验值；
根据所述属性特征的经验值及其对应关联属性特征的经验值，计算每一所述属性特征的综合特征值；
根据所述综合特征值，确定每一所述属性特征的第二阈值区间。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述知识图谱网络和所述属性特征对应的特征值，识别物联网安全事件包括：
根据所述知识图谱网络中属性特征的特征值和所述第一阈值区间，确定异常节点；
计算所述异常节点对应属性特征的所述综合特征值；
若所述综合特征值在所述第二阈值区间之外，则确定所述异常节点存在物联网安全事件。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取物联网安全数据；所述物联网安全数据包括物联网实体的多个属性特征的特征值；
根据多个所述属性特征的特征值和预设阈值区间函数，确定多个异常属性特征；
根据多个所述异常属性特征的特征值，得到所述物联网实体的异常特征向量；
根据预设相似度函数、所述异常特征向量和预设参考特征向量，确定所述物联网安全数据的识别结果。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据预设相似度函数、所述异常特征向量和预设参考特征向量，确定所述物联网安全数据的识别结果包括：
根据所述预设相似度函数，计算所述异常特征向量与预设参考特征向量的相似度；
若所述相似度大于预设相似度阈值，则确定所述安全数据为异常数据；否则，确定所述安全数据为正常数据。
8.一种物联网安全事件识别装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取物联网实体的多个属性特征和多个所述属性特征之间的关联信息；
构建模块，用于根据所述属性特征和所述关联信息，构建与多个所述属性特征关联的知识图谱网络；
识别模块，用于根据所述知识图谱网络和所述属性特征对应的特征值，识别物联网安全事件。
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任一项所述的物联网安全事件识别方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的物联网安全事件识别方法。