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近年来，基于位置的服务(Location Based Service，简称LBS)[1]越来越丰富，在路书应用、休闲、社交等许多领域涌现出大量新型的LBS。这些应用的用户规模大，使用频繁，产生的数据量多，而且用户的身份信息和服务的享受联系紧密。新型LBS的特点增大了用户隐私泄露的危险，用户的身份信息、位置数据等隐私急需保护。目前，实际中的LBS很少提供隐私保护，或者只有简单的隐私设置，无法满足用户隐私保护的需求。尽管国内外对LBS隐私保护的研究已经有了一些进展，但大多针对传统的LBS，且很少结合具体场景中的问题研究。
本文通过分析不同领域中的LBS，将LBS分为位置型服务、查询型服务和挖掘型服务三类。再以路书应用为背景，考虑其中各类LBS的隐私问题，针对LBS和用户的特点，结合现有解决方案在隐私保护和系统设计上的不足，进行了以下几点工作：(1)在位置型服务中，提出了考虑Amax的自底向上匿名算法，通过延迟处理和假数据的使用，在隐私保护的同时提高了服务质量，使用户的隐私配置更加灵活。还考虑了用户勾结的情况。(2)在查询型服务中，使用金字塔结构完成路书查询的混淆，避免了对路网信息的依赖。还增加了延迟处理机制，提高了混淆的成功率。(3)在挖掘型服务中，分析了路书应用中用户历史数据潜在的隐私问题，考虑了部分知识中的时间信息，能够减少抑制的关键点数，提高了数据的可用性。又提出了基于最大披露概率的算法，还设计了改进的基于合并的抑制算法。(4)为验证文中改进算法的效果，设计了称为SwiftPriracy的LBS隐私保护框架，并在此基础上实现了具有隐私保护的路书分享原型系统，能够针对路书应用中的路书分享服务、路书查询服务和基于历史路书的挖掘服务进行隐私保护。