在保护大模型训练数据隐私的技术中，“差分隐私（Differential Privacy）”的核心机制是：

通过对训练数据进行加密，使模型无法读取任何信息

在算法处理过程中引入适量的统计噪声，确保单个样本的加入或删除不会显著影响输出结果

将所有数据存储在物理隔离的离线硬盘中

仅允许拥有高级管理员权限的用户访问模型