大数据时代,随着移动定位技术与无线通信网络技术的快速发展,位置服务应用给人们带来了越来越多的便捷服务。用户在享受这种便捷服务的前提是把个人的位置信息提供给位置服务提供商,这样就可能导致个人位置信息的泄露。位置信息直接包含或者间接包含了个人隐私。个人隐私的泄露会给人们带来严重的安全威胁,所以通过技术手段来遏制位置信息的泄露是非常必要的。随着信息技术的发展,已有的针对位置隐私保护的技术和方法不能完全适应位置服务的发展。研究者对位置隐私保护技术的研究,本着既能满足用户的隐私需求,又能使用户享受高质量的位置服务的原则。本文通过对位置服务相关知识的研究,分析出位置隐私威胁的主要来源。通过对现有的位置隐私保护体系结构及隐私保护技术方法的深入研究,总结了主流的位置隐私保护体系结构及隐私保护技术方法各自的优劣势,提出了一种基于中心服务器架构的隐私保护模型。它是在中心服务器保护架构的基础上,在位置隐私匿名服务器中增加了数据查询模块。用户请求位置服务时,位置隐私匿名服务器中的查询数据模块对位置信息进行分析,查看查询数据库是否有用户的历史记录,同时在共享数据库中是否有用户需要的查询结果。这样不仅能够快速返回确切的查询结果,还能减少对匿名的请求次数和向位置服务提供商的访问次数,同时减少了网络流量的消耗,优化了网络环境。对于连续查询的攻击,也有一定的防御作用。通过对基于位置服务的K-匿名空间查找Interval Cloak算法做了深入的研究,发现其匿名空间会出现大量的冗余空间和用户情况。本文对Interval Cloak算法进行了优化,提出了OARS(最优匿名区域查找)算法。首先查找匿名的最小空间,然后通过密度计算删除冗余的边,得到最优的匿名空间。OARS算法还考虑到用户分布稀疏的情况下,通过生成虚拟用户,满足用户的匿名要求,得到最小匿名区域。最优的匿名空间既满足用户的隐私需求,又能够提高位置服务的服务质量。最后,通过Java语言编写OARS算法,在Windows平台上进行了验证。OARS算法与IC(Interval Clock)算法、New Casper算法在匿名的代价、质量与时间上进行了比较。OARS算法在匿名代价和匿名质量上明显好于IC(Interval Clock)算法和New Casper算法,体现了OARS算法的优越性。