本申请提供了一种伪基站和多步攻击的检测方法、装置、设备、介质及产品，应用于通信技术领域。本申请中，获取网络数据；采用预先训练的分类模型，预测网络数据中与伪基站相关的多条目标网络数据，并识别各目标网络数据表达的网络攻击的攻击类型。采用预先训练的图神经网络模型，基于攻击类型，预测多条目标网络数据表达的网络攻击的攻击次序。在确定网络数据为伪基站发送的数据后，通过图神经网络模型预测出网络攻击的攻击次序，这样，可以适应攻击模式的变化，即使网络攻击产生新的攻击模式，也可以依据历史的攻击类型学习到网络攻击的攻击次序。因此，可以提高伪基站和多步攻击检测的准确性。