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隐私参数ε能度量隐私保护程度及噪声量,但是其设置只能依赖于实验或专业人士经验,限制了差分隐私模型的使用与推广。针对这个问题,基于(ρ_1,ρ_2)-隐私模型提出一种启发式的隐私参数ε设置策略(limit privacy breaches in differential privacy,LPBDP),分析隐私参数ε与(ρ_1,ρ_2)的内在联系,实现噪声量的添加由(ρ_1,ρ_2)决定。LPBDP通过如下启发式原则设置隐私参数ε:如果攻击者关于目标受害者的先验概率小于阈值ρ_1,攻击者得到差分隐私查询