摘要： 以ChatGPT为代表的AIGC技术范式，正驱动社会生产生活方式的变革。然而，其强大的通用能力与易用性在释放巨大潜力的同时，也引入了多维交织的复杂安全风险。文章系统性地构建了一个涵盖内生安全与衍生安全两个维度的AIGC安全风险分析框架。在内生安全层面，聚焦于大模型系统自身在基础设施、模型算法及供应链上存在的结构性脆弱性，并基于最新攻击实证揭示了风险的严峻性。在衍生安全层面，分析了技术滥用所引发的隐私泄露、虚假信息、版权伦理等一系列新型社会技术风险。在此基础上，提出了一个“从微观到宏观”的多层级协同防御体系，涵盖基于注意力机制的算法加固、基于AI的供应链纵深防御、面向流量的实时监测响应，以及产业共治与标准构建。最后，指出迈向安全可信的AIGC必须践行内生安全理念，将安全性作为核心设计原则融入系统全生命周期，这需要技术突破、标准制定与生态协作的协同努力。

关键词: 生成式人工智能, 大语言模型, 内生安全, 越狱攻击, 供应链安全, 安全防御体系