本研究探讨了大型语言模型（LLMs）在自动化新闻创作中可能导致的框架偏见问题。研究发现，LLMs在政治和社会敏感背景下的框架表现存在明显差异，且不同模型的框架倾向差异显著。因此，需要有效的减偏策略和严格的框架评估，以确保新闻报道的均衡性。

本研究提出了一种集成深度学习算法的网络安全框架，以解决传统基于规则的系统在检测新型威胁中的不足。评估了38个框架中深度学习技术的应用及GPU支持，发现仅有三种框架使用了两种深度学习算法，为未来研究提供了参考。