基于位置服务(LBS)的隐私泄露严重制约其发展。然而LBS应用的推进又在不断地呼唤隐私保护,这就迫使我们在隐私与服务之间寻求一种平衡解决方案。基于此,本文围绕LBS隐私保护展开研究,从现有的隐私保护技术着手,从安全性、效率和服务质量等方面提出优化的算法,弥补现有隐私保护技术的不足。本文的研究具有理论探索意义,从技术和管理结合的角度所提出的解决方案,在位置隐私保护领域具有现实的应用价值。本文的具体内容如下:(1)基于同态加密位置隐私保护方案,提出了一种带有用户个人偏好和个性习惯的隐私保护算法;满足k-匿名条件下提出了两种查询隐私保护模型:马尔可夫预测模型、k-匿名模型;最后,从内部、外部攻击下证明了方案安全性并分析了本方案能抵抗连续查询、伪装用户、轨迹探测攻击。(2)设计出了一种可证明安全的连续查询的位置隐私保护方案,分析了Silent Cascade方案中连续查询的轨迹隐私泄露问题;构建了以不可区分地发送消息为安全需求的安全模型,并运用双线性映射方法构造连续查询的轨迹隐私保护方案;最后,证明了方案安全性。(3)提出了一种优化的基于假位置技术的位置隐私保护方案。基于客户端-可信中心服务器-服务端体系结构,以位置分布均匀度和匿名区域面积大小作为隐私目标,通过生成代理位置和添加假位置手段保护用户位置隐私;最后,证明了方案安全性并分析方案能抵抗连续查询、轨迹探测攻击。(4)完成了本文中基于假位置隐私保护方案的仿真实验;介绍了仿真方案在具体应用环境下的框架结构、设计思路;基于网络的移动结点生成器Thomas Brinkhoff进行了仿真验证;最后,从知识背景的查询推断、生成时间、位置分布均匀度对方案的性能进行分析。