Con el rápido desarrollo y amplia aplicación de la computación en la nube, la protección de la seguridad en el entorno de la nube se ha convertido en un problema urgente que debe resolverse. Sin embargo, el equipo de servicio de seguridad tradicional está estrechamente acoplado con la topología de la red, por lo que es difícil actualizar y expandir el servicio de seguridad, lo que no puede cambiar con el cambio de los requisitos de seguridad de las aplicaciones de red. La construcción de una cadena de funciones de servicio de seguridad (SSFC) hace que el despliegue de las funciones de servicio de seguridad sea más dinámico y escalable. Basado en un entorno de red definida por software (SDN) y virtualización de funciones de red (NFV), este documento propone una solución al algoritmo de optimización de particularidad de extracción de características de topología de red utilizando redes neuronales gráficas. Los resultados experimentales muestran que, en comparación con el camino más corto, el algoritmo codicioso y el algoritmo híbrido de colonia de abejas, la tasa de éxito promedio del algoritmo de red neuronal gráfica en la construcción de la cadena de funciones de servicio de seguridad es superior al 90%, muy por encima de otros algoritmos, y mucho menor que otros algoritmos en tiempo de construcción. Reduce efectivamente la latencia de extremo a extremo y aumenta el rendimiento de la red.