随着无线网络技术的飞速发展,智能交通、电子医疗、智能家居、环境监测等物联网应用的逐渐普及改变着人们的生活和工作方式。数据聚合是物联网中的一项关键技术,而传感器是数据聚合技术中最为重要的组成部分之一,但是传感器普遍存在着能源带宽受限的问题,因此在实际应用中,通常将计算任务外包给拥有无限资源的云服务器。此外,随着定位技术的迅速发展,在一些位置敏感场景中,数据源的位置信息扮演着十分重要的角色,基于位置的服务成为了交通物流、国防军事、医疗系统等众多行业中不可或缺的一部分。目前国内外有关数据聚合的相关研究工作大多关注于优化网络拓扑结构以减少传输开销,或采用密码学手段进行端到端的加密以保证外包数据的安全。据我们所了解,很少有相关工作将数据源的位置信息与数据的安全聚合相结合,考虑位置敏感场景中的安全聚合。因此,我们需要设计一种基于位置的安全外包聚合方案。本文对物联网的位置敏感场景中基于位置的外包聚合展开研究。首先,设计了几种支持基本聚合函数的基于位置的安全外包聚合方案(LBOA_basic)。针对安全需求,本文构建了系统模型和敌手模型,并提出了方案的设计目标。通过使用基于几何关系的向量运算、单向链、保序加密以及相关密码学手段,提出了支持max函数聚合的方案LBOA_{M ax},此方案可以获得数据源位置符合位置策略的感知数据中的最大值。随后,通过对LBOA_{M ax}进行扩展,提出了支持top-k函数聚合的LBOA_{T op-k}和支持sum函数聚合的LBOA_Sum,分别可以获得数据源位置符合位置策略的感知数据中最大的k个值以及符合位置策略的所有感知数据之和。在支持基本函数的安全外包聚合方案的基础上,结合谓词加密、全同态加密等密码学技术,本文又提出了一种支持任意函数的基于位置的安全外包聚合方案(LBOA_arbi),此方案支持任意函数的聚合操作,具有更好的普适性。本文分别对方案LBOA_basic和LBOA_arbi进行了安全性分析,并设计实验对方案进行了性能评估与分析。在安全性方面,分析结果表明,本文所设计的方案可以满足提出的安全目标;在性能方面,实验结果表明,本文所提出的方案在实际应用中是可行的。