近年来,随着卫星导航系统的发展和智能移动终端的普及,移动互联网用户的时空数据被大量收集。时空数据不仅包含用户的位置信息和轨迹信息,其隐含的个人隐私信息可以通过大数据挖掘技术被发现。如果不对时空数据加以处理直接发布,个人隐私将面临严重的泄露威胁。因此,针对时空数据的隐私保护是信息安全领域重要的研究课题之一,同时也受到了国内外研究者的广泛关注。然而,现有的时空数据隐私保护技术中,分别针对位置隐私泄露和轨迹隐私泄露单独提出保护技术,没有面向用户给出防止位置隐私泄露、签到数据隐私泄露和轨迹隐私泄露综合的个性化时空数据隐私保护方法。针对此问题,本文提出了一种个性化时空数据隐私保护技术来保护用户时空数据隐私。个性化时空数据隐私保护技术的主要思想是根据用户自定义的时空数据隐私采取综合的隐私保护措施,且保证原始数据的高可用性。该方法主要通过位置泛化技术来实现,并设计了一种启发式泛化规则对隐私数据进行处理。为了保证原始数据的可用性,泛化操作的每一步都考虑隐私保护的最大化和信息损失的最小化。该方法在寻找泛化位置时,考虑了用户的时空可达性和运动模式等限制条件,以此保证泛化位置与真实位置的相似性更高。该方法为了提高算法运行效率,定义了一种距离索引数据结构,该索引能够减少因位置重复搜索而造成的时间开销。基于真实的时空数据进行实验测试和分析,并与现有的时空数据隐私保护方法进行对比,实验结果表明,本文提出的个性化时空数据隐私保护技术能够有效地保护个人时空数据隐私,同时保证了原始数据的高可用性。