隱私參數(shù)ε能度量隱私保護(hù)程度及噪聲量，但是其設(shè)置只能依賴于實(shí)驗(yàn)或?qū)I(yè)人士經(jīng)驗(yàn)，限制了差分隱私模型的使用與推廣。針對(duì)這個(gè)問題，基于（ρ1，ρ2）-隱私模型提出一種啟發(fā)式的隱私參數(shù)ε設(shè)置策略（limit privacy breaches in differential privacy，LPBDP），分析隱私參數(shù)ε與（ρ1，ρ2）的內(nèi)在聯(lián)系，實(shí)現(xiàn)噪聲量的添加由（ρ1，ρ2）決定。LPBDP通過如下啟發(fā)式原則設(shè)置隱私參數(shù)ε：如果攻擊者關(guān)于目標(biāo)受害者的先驗(yàn)概率小于閾值ρ1，攻擊者得到差分隱私查詢策略返回的加噪結(jié)果后，關(guān)于目標(biāo)受害者的后驗(yàn)概率必須小于閾值ρ2。實(shí)驗(yàn)表明，LPBDP能夠更直觀地設(shè)置隱私參數(shù)ε以滿足差分隱私約束。