本发明涉及一种用于分类分级数据频率估计的多层多级个性化本地差分隐私方法，属于信息安全领域。定义阶段，对多层多级个性化本地差分隐私进行定义。编码阶段，根据分类分级标准，实现用户多层次分类、多级别隐私预算选择。扰动阶段，用户在本地端使用相应参数对自身拥有的数据进行扰动，并将结果发送至相应的数据层或数据类服务器。聚合阶段，服务器分层分级加权聚合扰动数据，得到各数据层或数据类的频率估计。最终总服务器汇聚各数据层或数据类服务器的频率估计值。本发明可满足分类分级数据特定的隐私安全需求，同时多层分布式系统结构可充分发挥分布式系统的算力，缓解单服务器聚合时的通信及计算压力。