近年来,基于数字微流控生物芯片(Digital　Microfluidic　Biochip,　DMFB)的分子诊断技术成为热点研究方向。与传统分子诊断技术相比,数字微流控生物芯片具有精准控制离散液滴、执行生化协议等优势。然而,作为网络物理系统的组成,生物芯片潜在的隐私安全问题日益突出,比如通信信道的窃听攻击,生化协议的篡改攻击,物理结构保护的版权攻击等。差分隐私作为传统数据隐私保护的常用技术可以融入生物芯片应用以保护用户隐私安全。然而,对隐私安全、生物芯片应用以及生物芯片安全三种技术的交叉研究较为少见。调研分析生物芯片应用的实现机制和威胁模型,包括生化协议、网络物理系统及增强隐私保护的DMFB用户数据安全平台,首先在DMFB用户数据平台上描述了拉普拉斯机制、高斯机制和随机响应机制的应用场景和保护方案,其次基于用户层级敏感度、路由权重集合和路由交叉点参数集合这三个策略提出参数安全发布算法,最后创建防篡改概率作为安全性指标,同时建立置信分数、校准度和累计误差率衡量数据可用性。仿真实验结果表明整体方案的隐私安全性可达98%,数据可用性平均可达93.3%,算法性能试验表明方案最佳的隐私预算为0.4,此外,对比同类算法,所提方案平均提高了12.09%隐私安全性和7.02%的数据可用性,因此该方案能够为DMFB执行生化协议安全有效的用户数据平台。