气象数据是一种宝贵的资源,大量的气象数据为气象服务和气象研究等活动提供支撑,但是这些气象数据往往包含很多影响国家安全、社会稳定和个人隐私的敏感信息。设计合理的方案,保护气象数据中敏感信息的安全,不仅对于保护国家安全,维护社会稳定和防范个人隐私信息泄露有重要的作用,同时也为气象研究提供保障,为气象信息共享提供支撑。本文对气象信息中包含的敏感信息进行了介绍;设计了新的随机K匿名方法,克服了传统K匿名不能抵抗穷举攻击的缺点;设计了一种新的差分隐私实现方法,该方法减少了添加噪声的量,提高了数据集的可用性;基于以上两种方法,分别设计了保护气象众包活动中位置隐私和轨迹隐私的方案。本文主要研究内容和贡献有以下几个方面。第一,本文提出了一种基于添加噪声和随机化的K匿名方法,该方法提高了敏感信息保护的强度,减少了信息丢失量,提高了数据的可用性。本文提出的随机K匿名方法,通过随机化和添加噪声使得k条记录不可区分,从而实现了K匿名。本方法不要求k条记录具有相同的准标识符,攻击者不能判断那些记录属于同一匿名组,故而可以抵抗穷举攻击。相对于传统K匿名方法,本方法的执行效率更高,且对数据造成的破坏更少,信息丢失量更低。第二,本文提出了一种基于子类划分实现差分隐私的方法,该方法减少了噪声的添加量,提高了被保护数据的可用性。差分隐私可以有效地保护用户的隐私安全,但是差分隐私会因添加过多噪声,对原始数据造成较大的破坏。本文提出的差分隐私实现方法,添加较少的噪声实现差分隐私,进而减少了添加噪声对原始数据集的破坏,提高了数据集的可用性。第三,基于极坐标变换和差分隐私提出了一种适用于气象众包中位置隐私保护方法,该方法能够减少众包用户的旅行距离,提高众包任务分配的成功率。众包是当前比较流行的工作模式,在气象研究中,众包已经得到广泛的应用,并取得了不错的效果。本文提出了一种可用于气象众包的位置隐私保护方法,该方法不仅能够保护众包用户和众包任务的位置隐私,同时能够保证较高的任务分配成功率。第四,通过时间分片和随机抽样,基于差分隐私技术,提出了一种轨迹隐私保护方法,该方法在不降低隐私保护强度的前提下,大大提高了隐私保护方法的效率。在气象众包活动中,众包活动参与者的轨迹可能泄露众包活动和众包参与者的隐私信息。本文提出的隐私的保护方法,基于差分隐私和随机抽样实现对轨迹隐私的保护,该方法不依赖轨迹数据的结构,可以应用于任意轨迹数据的隐私保护。通过时间分片和随机抽样,大大提高了差分隐私变换的效率,增强了隐私保护的强度。