随着网络技术的发展和应用，网络信息传输能力不断提高，移动网络、物联网、普适计算、社交网络、云计算等诸多新兴网络及应用发展迅速，网络环境中的隐私保护日益成为信息安全领域备受关注的研究热点。隐私保护的有效性直接影响着新兴网络技术的推广和成功应用，对隐私保护模型和方法的研究具有重大的理论意义和实际应用价值。　　与一般的信息机密性不同，在网络交互中，隐私保护的目的通常不在于完全隐藏隐私信息，而在于更好地平衡隐私保护与网络交互的需求，单纯的直接采用传统安全相关的技术无法满足网络环境中隐私保护个性化、多样化、多层次的需求。在计算机领域，信任概念源于提升网络系统的安全机制，以弥补传统安全管理技术的不足，对安全进行加强和辅助决策，因此信任应用于隐私保护之中将有助于隐私信息的保护。本文以网络环境中的隐私保护问题为主要研究对象，研究适用于网络环境中的基于信任的隐私保护模型和方法，以满足网络交互中不同信任度实体之间个性化、多样性隐私保护需求的同时提高网络交互成功率。研究将基于信任的个性化隐私信息度量、基于隐私与信任关系的隐私保护决策、基于信任的隐私披露模式、隐私泄露的识别及反馈等关键技术有机融合在一起，形成一个全方位、多层次的隐私保护模型，为网络环境中的隐私信息提供个性化的保护。本文的主要研究成果和创新如下：　　(1)提出了基于信任的个性化隐私信息度量算法PPQA，算法将隐私偏好、信任、交互历史和隐私反馈作为多维度量属性，解决了网络交互中隐私信息的个性化度量问题。度量结果能够有效表征在网络交互过程中，对于特定的交互对象，隐私信息主体所持有的隐私信息包涵的信息量。与当前用户人为或系统默认将隐私信息按照敏感程度从高到低的划分来实现隐私信息度量的方法不同，PPQA能够为网络交互中的隐私保护提供可信度量支持以满足隐私度量的个性化需求。　　(2)提出了基于隐私与信任关系的隐私保护决策模型PTRM，模型为网络交互中的隐私保护决策提供支持，解决了有效保护隐私和建立信任，以满足交互实体多样性隐私保护和网络交互需求的问题。模型通过基于信息熵的隐私损失评估算法PLVA和信任获得评估算法TGVA并结合实体的网络交互意愿，以用户为中心对保护隐私优先、建立信任优先、平衡隐私保护和信任建立的交互策略进行选择，进而生成隐私保护决策。与当前基于访问控制策略生成隐私保护决策的方法相比，PTRM能够适应动态的网络交互场景，生成满足实体交互意愿的隐私保护决策，从而能够有效满足隐私保护和网络交互的多样性需求。　　(3)提出了基于信任的隐私披露模式的决策模型TPPM，模型为网络交互中的隐私披露模式提供决策支持，解决了在有效保护隐私的同时提高网络交互成功率的问题。TPPM根据评估不同隐私披露模式下潜在推断隐私威胁的k-敏感推断隐私评估算法，以及交互实体之间的信任，生成相应交互复杂度的隐私披露模式决策，从而实现有效保护隐私的同时提高交互成功率、降低网络交互复杂度。将TPPM应用于基于位置的服务和P2P数据共享之中，分别提出了以用户为中心的基于信任的隐私保护模型UCTPM和UCPM。与目前网络应用中采用单一的隐私披露模式相比，UCTPM和UCPM通过灵活选取不同的隐私披露模式能够有效保护隐私并提高服务质量，从而在实际网络应用中验证了TPPM的有效性。　　(4)提出了隐私泄露的识别方法及其对信任反馈的机制，解决了识别泄露实体隐私信息源头和有效评价交互实体行为可信性的问题。分别提出了适用于大规模用户的基于分析中心的集中式识别方法和适用于小规模用户的基于协作的分布式识别方法，为隐私泄露源头的识别提供了一种有效的解决方案，并通过实验和分析验证了识别方法的有效性。提出将“未经授权的隐私泄露”作为一种新的元素加入到信任评估之中，通过信任的调整影响隐私保护决策和隐私披露模式的选取，能够有效提高后续网络交互的安全性。　　综上所述，论文提出了一个完整的网络环境中基于信任的隐私保护模型，从个性化隐私信息度量、隐私保护决策、隐私披露模式到未经授权的隐私泄露对后续网络交互中隐私保护决策和隐私披露模式的反馈和调整，动态地为网络环境中的隐私信息提供个性化、全方位的保护。