随着大语言模型和多模态模型的快速发展，其在医疗、金融、政务等领域的应用日益广泛，但训练数据中蕴含的敏感信息引发了严峻的隐私泄露风险。本报告系统分析了大模型训练数据隐私保护的核心挑战，包括数据依赖性与记忆效应导致的被动泄露、模型逆向攻击引发的主动泄露，以及供应链长周期中的多环节风险。现有防护体系以联邦学习、差分隐私、同态加密和可信执行环境为核心技术，通过协同防御应对不同场景的隐私威胁。然而在技术、工程、合规与模型层面仍面临显著局限：联邦学习的梯度反演攻击风险、差分隐私的效用—隐私权衡困境、同态加密的计算不可行性，以及模型性能下降与对抗攻击脆弱性增强等。据此，本报告提出四个研究方向：通过技术优化提升隐私保护精准性，通过工程创新降低计算成本，通过合规框架适应动态法规，以及通过模型设计实现隐私与性能的协同优化。总之，未来亟须在隐私保护、模型性能和通信与计算开销三者之间实现更好的平衡，推动大模型安全、合规地在各领域部署应用。