在移动网络与定位技术结合的信息化时代,基于位置的服务方式（Location-Based Service,LBS）获得了大量用户的认可。这些服务系统经常在用户不知情的前提下收集、分析、处理用户数据,以此获取用户的隐私信息。因此,如何在不影响LBS服务质量的同时保护用户的隐私信息成为目前的研究热点。基于LBS系统的服务请求分为两大类:静态查询和动态查询。静态查询即用户在静止的状态下发出的查询请求,需要对用户的位置隐私和查询隐私进行保护,动态查询即用户在移动的状态下发出的查询请求,需要对用户的轨迹隐私进行保护。论文的主要研究内容分为两方面:（1）针对LBS系统中的静态查询,提出了基于差分隐私的LBS服务隐私保护方案。该方案包含两种隐私保护算法,用户位置隐私保护算法和用户查询隐私保护算法。用户位置隐私保护算法对地图进行Voronoi图预划分,基于k-means算法和l-多样性思想选取l个虚假位置点,使用Laplace机制进行位置隐私保护。用户查询隐私保护算法基于k-匿名算法,根据聚类簇中近邻用户同一时段t的查询请求以及该区域POI的历史查询概率构建查询k-匿名集,使用指数机制进行查询隐私保护。算法的隐私保护强度可由用户自行设定,使生成的位置数据集和查询k-匿名集能够抵抗恶意攻击者的多种攻击。理论分析和实验结果表明,该方案能够有效地保护用户的位置隐私和查询隐私。（2）针对LBS系统中的动态查询,提出了基于差分隐私的LBS轨迹隐私保护方案。该方案将k-匿名算法与差分隐私保护机制相结合,考虑了路网可达性、时间、速度、历史访问概率和历史转移概率等因素,分别为轨迹中的停留点、查询点和目的点等敏感位置构建k-匿名集,保护用户的轨迹隐私。实验结果表明,该方案能够更好地保护用户的轨迹隐私,并且在LSP效用和数据可用性方面均优于其他方案。