在物联网时代,内置传感器的车辆设备及智能手机的普及,使得基于位置的服务(Location Based Service)行业飞速发展。随着基于位置的服务应用的增多和时间的推移,越来越多的应用服务器上存储着海量的用户轨迹信息。未经隐私处理的原始轨迹数据直接发布,将泄露用户的隐私,因此对轨迹发布的隐私保护变得极为重要。本文基于图划分与k匿名技术在轨迹发布隐私保护的场景下,提出了三个轨迹发布隐私保护方案,具体而言:首先,在欧氏空间下,针对不确定性轨迹,考虑到采集误差,设计并实现了一种基于k节点划分的不确定轨迹隐私保护方案。根据不确定轨迹的时间特征,方向特征和距离特征,衡量不同轨迹之间的关联度,并将轨迹数据映射成拓扑图,基于k节点划分构建轨迹k匿名集。根据用户的个性化需求可以灵活调整三个部分参数的权重,以实现隐私保护水平与数据实用性之间的权衡。其次,在道路网络环境下,提出一种基于Voronoi图的路网轨迹k匿名隐私保护方案。将道路网络地图进行Voronoi划分,依据轨迹所经过的Voronoi区域进行轨迹简化,并采用编辑距离来衡量简化轨迹之间的相似度。基于k节点划分将相似度高的轨迹聚类成轨迹k匿名集发布,保护轨迹发布的隐私。最后,在道路网络环境下,设计并实现了一种基于Voronoi图的通过抑制和泛化保护轨迹停留点的隐私保护方案。将地图进行划分以构建安全的匿名区域,并抽取轨迹停留点集合与地图进行匹配,决定是否发布或抑制轨迹停留点,从而达到轨迹停留点隐私保护目的。