Para lograr una cobertura global sin interrupciones y comunicaciones en tiempo real mientras se proporcionan aplicaciones inteligentes con una mayor calidad de servicio (QoS), las redes integradas espacio-aire-tierra habilitadas por IA (SAGINs) han atraído la atención generalizada de todos los sectores. Sin embargo, las interacciones de alta intensidad plantean desafíos fundamentales para la orquestación de recursos y problemas de seguridad. Mientras tanto, la incrustación de redes virtuales (VNE) se aplica a la desacoplación de funciones de varias redes físicas debido a su flexibilidad. Inspirados en lo anterior, para los SAGINs con estructuras no euclidianas, proponemos un algoritmo de incrustación de red virtual basado en convolución de grafos. Específicamente, basándonos en las excelentes propiedades de toma de decisiones del aprendizaje por refuerzo profundo (DRL), diseñamos una red de orquestación combinada con convolución de grafos para calcular la probabilidad de incrustación de nodos. Fusiona la información de la estructura vecinal, se ajusta completamente a las características originales de la red física y utiliza un mecanismo de recompensa específico para guiar el aprendizaje positivo. Además, al imponer restricciones de nivel de seguridad en los nodos físicos, restringe el acceso a los recursos. Se llevan a cabo experimentos exhaustivos y rigurosos en un entorno de simulación. Finalmente, los resultados sobre el ingreso promedio a largo plazo, la tasa de aceptación de VNR y la relación ingreso-costo a largo plazo muestran que el algoritmo propuesto supera a las líneas base avanzadas.