随着各种信息技术的发展和移动社交网络平台的广泛使用,基于位置的服务(LBS)在我们的日常生活中变得越来越普遍。此外,社交网络、移动互联网和大数据等一些新兴技术的广泛使用进一步增加了移动用户和LBS之间的使用和互动,并改善了 LBS用户的体验,但随之而来的是用户的隐私保护成本变得很高。当用户轻松地访问各种LBS应用程序时,它们将不可避免地在网络中留下大量的数字痕迹和服务属性。但是,附加在这些服务属性或数字痕迹的用户上下文可能会泄露其他敏感的个人信息,例如他们的身体状况,个人兴趣,习惯和人际关系。因此,向不受信任的第三方透漏个人信息通常会导致用户的隐私泄露。在已有文献中提出了大量的位置隐私保护机制(LPPM)试图处理位置隐私问题。然而,大多数现有方法在防止用户隐私信息泄露方面依赖于不同的技术手段,这些方法具有一定的局限性。为了打破这些限制,我们设计了一种基于博弈论的隐私保护机制,以保护用户免受恶意第三方观察者引起的私人信息泄露。从本质上讲,隐私保护在用户可容忍与他人共享的信息量和对立方可从用户私人信息中学习到信息量之间取得平衡至关重要。特别地,我们首先介绍了当前隐私保护机制的解决方案,并分析了它们的特性和局限性。与现有解决方案相比,我们从行为兴趣和博弈论的角度研究了隐私保护问题的新方法,然后在访问者访问用户私人信息的过程中建立隐私保护机制。我们还将隐私保护策略的场景建模为重复的博弈环境,从而得出第三方访问者与私人信息所有者之间的囚徒困境博弈的情况。在此过程中,分析双方采用的策略和相应的利益,建立博弈模型,这是实现用户私人信息保护的基础,最终达到有效保护用户位置隐私的目的。我们使用一种观点来评估双方的相应收益,该观点允许访问者访问一定数量的用户私人信息,并在即将披露隐私时拒绝进一步访问。我们还通过对比分析进行了一些实验,以证明所提出的博弈论模型的有效性以及其具有优于其他现有解决方案的优势。此外,我们提出了一个隐私保护框架来研究LBS系统中位置隐私,服务质量损失和资源利用之间的相互作用。提出的保护模型结合了有关用户的各种信息,包括他们对LBS的访问模式,以及他们的服务质量和位置隐私要求。并将所提出的保护机制与其他当前普遍使用的解决方案一同进行评估,包括使用真实数据集的基于精度和基于虚拟的LPPM。这项研究的优点是能够降低暴露位置的精确度或生成假人位置。并且从隐私保护的级别、提供给LBS用户的服务质量和能耗分析,对系统进行评估。实验表明,基于虚拟的LPPM在能量和质量损失约束的给定组合下提供了更好的可实现的隐私保护,并且一旦达到一定量的隐私,基于虚拟的和基于精度的LPPM都仅扰乱暴露的位置。理论分析和实验评估都表明,这有助于建立、设计和评估位置隐私增强机制。