1.一种智慧校园环境网络监管方法，其特征在于，包括：获取智慧校园网络的实时数据；

向所述实时数据加入数据标签；所述数据标签包括第一网络环境、第二网络环境和第三网络环境；所述第一网络环境、第二网络环境和第三网络环境分别对应于第一监管模式、第二监管模式以及第三监管模式；

预处理所述实时数据；

根据所述数据标签，将预处理后的实时数据输入第一监管模式、第二监管模式或第三监管模式，得到异常数据；

将所述异常数据输入安全评价模型识别所述智慧校园网络的安全状态；

可视化显示所述安全状态。

2.根据权利要求1所述的智慧校园环境网络监管方法，其特征在于，所述向所述实时数据加入数据标签，包括：获取所述实时数据对应的通信数据组；

根据预设的通信规则，向所述实时数据加入数据标签。

3.根据权利要求1所述的智慧校园环境网络监管方法，其特征在于，所述预处理所述实时数据，包括：将所述实时数据进行分词，得到分词结果；

通过预先训练好的网络数据词库，对所述分词结果进行扩充和标准化处理，得到增广的实时数据。

4.根据权利要求1所述的智慧校园环境网络监管方法，其特征在于，所述第一网络环境为通用网络环境，所述第二网络环境为教学网络环境，所述第三网络环境为加密网络环境。

5.根据权利要求4所述的智慧校园环境网络监管方法，其特征在于，若所述实时数据的数据标签为第一网络环境，将预处理后的实时数据输入第一监管模式，得到异常数据，包括：提取预处理后的实时数据中的文本特征；

将所述文本特征与特征库进行语义匹配，得到异常数据。

6.根据权利要求4所述的智慧校园环境网络监管方法，其特征在于，若所述实时数据的数据标签为第二网络环境，将预处理后的实时数据输入第二监管模式，得到异常数据，包括：获取预处理后的实时数据对应的教学场景；任一所述教学场景对应一场景特征库；

根据所述教学场景过滤所述实时数据中的常规数据，得到非常规数据；

提取所述非常规数据中的文本特征；

将所述文本特征与相应的场景特征库进行语义匹配，得到异常数据。

7.根据权利要求4所述的智慧校园环境网络监管方法，其特征在于，若所述实时数据的数据标签为第三网络环境，将预处理后的实时数据输入第三监管模式，得到异常数据，包括：将所述预处理后的实时数据进行加密处理，得到第一密文；

将所述预处理后的实时数据对应的通信数据组进行加密处理，得到第二密文；

基于所述第一密文和所述第二密文构建区块链；

将所述区块链对应的解密序列发送至指定用户；

所述指定用户解密所述第一密文和所述第二密文，得到解密数据；

提取所述解密数据中的文本特征；

将所述文本特征与加密特征库进行语义匹配，得到异常数据。

8.根据权利要求1所述的智慧校园环境网络监管方法，其特征在于，所述将所述异常数据输入安全评价模型识别所述智慧校园网络的安全状态，包括：获取所述异常数据对应的通信用户；

根据所述异常数据构建异质图；其中所述异质图的节点表示所述异常数据对应的通信用户，所述异质图的边表示所述用户之间的通信关系；

根据所述异质图，得到第一异常特征；

提取所述异常数据的文本特征，得到第二异常特征；

拼接所述第一异常特征和所述第二异常特征，将拼接后的特征输入全连接层，得到网络安全概率；

根据所述网络安全概率，识别所述智慧校园网络的安全状态。

9.根据权利要求8所述的智慧校园环境网络监管方法，其特征在于，所述根据所述异质图，得到第一异常特征，包括：根据所述通信关系，确定中心节点与其对应的邻接节点；

提取所述中心节点的中心特征，及其对应的邻接节点的映射特征；

采用注意力机制计算所述中心节点与其对应的邻接节点之间的边权值；

根据所述边权值计算边权系数；

根据所述边权系数和所述映射特征，得到所述邻接节点的邻接特征；公式如下：其中，L表示邻接节点集合，σ(·)表示激活函数，wij表示中心节点i与邻接节点j之间的边权值，softmax(wij)表示中心节点i与邻接节点j之间的边权系数，Mapi表示邻接节点j相对于中心节点i的映射特征；

融合所述中心特征和所述邻接特征，得到第一异常特征。

10.一种智慧校园环境网络监管系统，其特征在于，包括：数据采集模块，用于获取智慧校园网络的实时数据；

数据标记模块，用于向所述实时数据加入数据标签；所述数据标签包括第一网络环境、第二网络环境和第三网络环境；所述第一网络环境、第二网络环境和第三网络环境分别对应于第一监管模式、第二监管模式以及第三监管模式；

数据处理模块，用于预处理所述实时数据；

异常数据识别模块，用于根据所述数据标签，将预处理后的实时数据输入第一监管模式、第二监管模式或第三监管模式，得到异常数据；

安全状态监管模块，用于将所述异常数据输入安全评价模型识别所述智慧校园网络的安全状态；

可视化模块，用于可视化显示所述安全状态。