随着移动设备更加智能化以及5G网络通讯技术的高速发展,基于位置的服务(Location-Based Service,LBS)给人们的生活带来很大的便利,但是也带来了隐私泄露的风险。用户请求位置服务提供的信息涉及到用户的兴趣爱好、生活习惯和健康状况等敏感的隐私信息。随着使用位置服务的用户规模快速增大,如果恶意攻击者采用更加先进的技术,或者匿名服务器不可信,隐私泄露问题会越发严重。近年来,国内外提出了许多面向位置服务的隐私保护方法,但是方法存在不足,对位置服务的隐私保护技术研究仍然受到研究者的广泛关注。本文就面向位置服务的隐私保护相关技术进行研究。本文的主要研究工作包括:(1)介绍了位置隐私保护技术的研究背景、研究意义,综述了国内外位置隐私保护技术的研究现状。介绍了位置隐私保护相关的理论和技术,包括隐私度量指标、位置隐私保护技术的结构和攻击者模型等。(2)在匿名服务器的位置隐私保护结构中,匿名服务器不一定可信,可能会导致隐私信息的泄露,匿名服务器在进行k-匿名的时候,容易产生匿名位置的单一性。研究面向不可信第三方匿名服务器的位置隐私保护方法,使得匿名服务器难以获取用户的隐私信息,匿名结果更加分散。使用移动对象生成器在模拟数据集上进行了实验,对安全性进行了分析。(3)研究基于假位置的位置隐私保护技术,在进行假位置生成的时候,需要考虑查询概率,还要考虑在不同时间点从特定区域提交不同类型的查询概率,对用户的身份标识进行匿名,保护用户在连续查询下的隐私信息。使用模拟数据集进行了实验,分析了方法的安全性。本文的创新之处包括:(1)提出了一种基于网格偏移的分散位置隐私保护方法。该方法面向不可信的匿名服务器,对用户位置进行偏移以及在进行匿名处理的时候,保证位置集合具有较高的分散度,匿名服务器和位置服务器难以直接获得用户的隐私信息,提高了隐私保护的程度,并且方法具有较低的时间开销,位置集合具有较高的位置分散度。(2)提出了一种基于时间敏感边信息的假位置隐私保护方法。方法的假位置考虑基于时间敏感查询概率边信息,并且使用双线性对保护用户的个人身份信息,能够保护连续查询下用户的隐私信息,抵抗连续查询攻击。方法保护了用户个人身份的隐私和位置隐私信息,具有较低的时间开销,产生的位置集合具有较高的位置熵。