近日，西南交通大学信息科学与技术学院周正春教师课题组研究成果被信息安全领域国际顶级学术会议 ACM Conference on Computer and Communications Security（ACM CCS 2026）录用。论文题目为“DSS: Dynamic Semantic Steering for Robust Concept Erasure in Diffusion Models”，第一作者为2026级博士生龚庆慧，指导教师为周正春、孟华、梁义怀。

近年来，生成式人工智能技术快速发展，并逐步应用于内容创作、数字媒体等多个场景。与此同时，生成内容的安全性、可靠性和可控性也受到广泛关注。特别是在文生图模型中，如何有效避免敏感、有害、违反伦理或非法内容的生成，已成为生成式人工智能安全领域的重要研究问题。针对文本输入，如何擦除文本中的敏感概念，同时尽可能地保持文本中的关键语义是该领域的研究难点与热点之一。

该论文提出了一种全新的动态语义引导的概念擦除框架 DSS（Dynamic Semantic Steering）。该方法从扩散模型内部语义结构出发，通过分析隐空间语义向量的分布与几何结构，动态筛选扰动方向与“极小”的扰动半径，在无需重新训练模型的情况下，对生成过程中的敏感语义进行动态识别与精准调控。这种方向动态择优与扰动的极小性策略在增强模型安全性的同时尽可能保持正常内容的生成质量。大量实验表明，DSS在多类敏感概念及多种对抗场景下均表现出良好的安全性和鲁棒性，平均概念擦除率达到91.0%，显著优于已有方法，并能适配多种主流扩散模型架构，展现出良好的通用性和应用潜力。

ACM CCS 与 IEEE S&P、USENIX Security、NDSS 并列为信息安全领域国际四大顶级学术会议，同时被中国计算机学会（CCF）列为 A 类推荐国际学术会议。ACM CCS 长期聚焦计算机与通信安全领域的重要理论问题与前沿技术，所录用论文代表了网络空间安全领域的最新研究进展与技术突破。