智能手机、平板电脑等智能设备的广泛使用极大地发展了移动应用市场,越来越多的人需要基于位置的服务,如导航、天气信息等,这些服务可以从嵌入GPS芯片的任何移动设备中获得。在基于位置的移动应用中,用户的位置信息被发送到服务器,服务器返回服务的同时也可以收集、分析、贩卖这些信息,这为隐私泄露打开了大门,进而使得用户的敏感信息,如家庭、工作场所甚至宗教和政治偏好等被暴露。近年来,为了保护用户在使用基于位置服务时的隐私安全,人们提出了许多位置隐私保护机制。这些机制都难以在用户低密度区域,不依赖第三方以及服务器安全得到保护。因此,本文针对上述问题提出了3个不同场景下的位置隐私保护算法。本文的主要工作如下:1、提出了一种P2P环境下的扰动协同位置隐私保护算法。在该算法中,当一个用户（头节点）需要位置服务时,它首先向通信半径内的用户节点广播帮助请求,然后想要帮助头节点的用户把自己的位置广播给头节点,然后头节点再根据在限制时间内接收到的节点中随机选出2个辅节点（前提时有大于等于2个辅节点可以选,没有的话,头节点重新发起广播）,分别传送2个加密数据包,然后这2个辅节点再广播请求报文,然后分别在限制时间内接收到的节点中任选一个传送自己从头节点接收到的数据包,这2个新的拥有数据包的用户再重复辅节点过程,直到把数据包传送到服务供应商。通过这种用户之间协作的方式,该算法不仅达到了在P2P环境下对用户的位置隐私进行一定的保护,而且也避免了服务供应商可能带来的危险。最终的实验证明。该方案不但能有效的保护用户的隐私安全,而且具有较低的通信代价和精确的服务。2、提出了一种P2P环境下的,结合K匿名算法和虚拟位置算法的静态分簇K匿名算法。该算法主要解决了低密度用户下,扰动协同算法难以有足够的用户来快速传递数据包。作为扰动协同算法的加强,静态分簇K匿名算法可以在低密度用户区域达到较好的效果。静态分簇K匿名算法的主要思想是用户扫描周围有无请求播报,如果有,就广播自己的位置和请求,在限制时间内没有接收到自己的服务报表时,自己充当头节点（或者之前扫描周围没有发现请求报文,则自己也充当头节点）,向周围广播请求报表,然后在限时时间内从收集到的报文里随机选择可选的用户,再根据特别设计的方法生成假的位置和请求,最后把这些位置和请求放在一张报表里发向服务供应商。算法分析以及试验结果表明,静态分簇K匿名算法不仅在低密度区域有效地保护用户的位置隐私,而且能提供高质量的服务,除此之外也避免了服务供应商的潜在威胁。3、提出了一种P2P环境下的针对低速移动场景的低速分簇K匿名算法,在静态分簇K匿名的基础上,主要思想与静态分簇K匿名算法一致,通过降低了限制时间以及改变头节点使用虚拟位置思想生成假节点位置和请求的方式,以头节点前一刻位置和这一刻位置为轨迹指导（详细在第五章算法原理中）,从而可以在低速场景制造模拟真实用户轨迹的假节点,从而达到混肴窃听者的目的。算法分析和仿真结果表明,低速分簇K匿名算法可以在低速移动场景下用户实时持续请求基于位置服务时提供不错的隐私保护能力,而且能提供精确的服务,除此之外也避免了服务供应商的潜在威胁。