由于带有定位功能的智能手机的普及,以及车载移动计算的发展,基于位置的服务已逐渐进入人们的生活范围,为人们的生活带来便利。从传统意义上来说移动用户是基于位置服务的消费者,但是越来越多的社会应用显示,移动用户还是位置数据的产生者。人们在请求位置服务时,需要将自己的位置信息发送给位置服务提供者,而这往往会导致用户隐私信息的泄露。用户隐私受到威胁主要是由于LBS(location-based services)服务提供商需要依靠用户提供的具体位置,只有得到用户的具体位置才能提供良好的位置服务,也就是说,用户在不知不觉中用他们的隐私信息交换了位置服务。如果用户想要他们的隐私信息不泄露,就必须关闭位置感知设备或者暂时退订基于位置的服务。由于位置服务器具有不可信性,当用户订阅基于位置的服务时隐私也会受到威胁。在现实生活中,经常发生攻击者滥用GPS设备追踪个人位置的现象,导致移动用户在使用LBS时,担心自己的位置隐私受到威胁。例如,当用户在自己家使用假身份查询距离他最近的餐厅时,就会暴露他自己的真实身份,因为查询者作为房子的主人,可以很容易的知道是谁发起了查询。最简单的方法是使用假身份代替自己的真实信息,但这种传统方法并不能阻止位置服务中隐私的泄露,因为可以由个人的位置信息直接推导出他的真实身份。目前基于位置的隐私保护已经取得了部分研究成果,为了更深入地解决位置隐私保护中许多仍待解决的疑难问题,使用户在请求位置服务时享受到更好的服务而又不泄露自己的隐私信息,本文拟从以下几个方面开展研究工作:首先,为保护用户的位置隐私提出一种基于PR四叉树搜索的时空隐匿模型,并设计算法予以实现。首先根据隐匿的需要提出一种适用于时空匿名的位置隐私保护体系结构,详细论述采用该体系结构的原因,以及采用该体系结构的优缺点;其次,根据PR四叉树结构的特点,设计一种应用于隐匿服务器端的算法,并详细考虑了移动客户与隐匿服务器,以及隐私服务器与位置服务器之间的数据交换格式和交换内容。为保证提出服务请求的用户享受到满意的服务,本章结合位置隐私保护度k和匿名化区域面积Amin,探讨了用户所在区域的敏感性以及处理方式;最后,设计详细的实验以验证模型和算法的有效性。其次,由于采用隐匿方法不但隐匿了用户的个人信息,还隐匿了用户所在的位置。但是在有些情况下用户的身份可以泄露,而其位置是一个隐私,这是就需要研究其他匿名化方法。另外,每个人对于自己的隐私位置要求不同,如果所有人使用相同的模糊位置范围对隐私保护要求较低的用户可能不能满足位置服务精度要求,而对隐私保护需求较高的人则可能泄露隐私。为解决基于模糊位置的个性化隐私保护需求,针对个性化隐私需求给出适合的模糊位置范围,因此提出模糊求精的个性化隐私保护模型。首先对用户所在的城市区域划分为单元网格,对于每个网格检查其周围的网格是否是相同的敏感区域类型,若是,则合并网格,否则判断是否满足隐私度要求,满足则放弃合并,不满足则继续合并,以此来模糊化用户的位置。其次,使用随机产生的角和约束距离对用户的模糊化区域进行转化。采用随机角度保证攻击者不能推导出模糊区域的偏移方向,而约束距离保证攻击者不能推导出移动用户是否在偏移的模糊区域范围内。最后实验验证算法的有效性并对实验结果做出详细的理论分析。再次,用户请求基于位置的服务时,需要向位置服务器提供自己的真实位置,通过对用户位置进行匿名化处理,可以阻止用户隐私信息的泄露,然而位置隐匿方法的缺点也非常明显,位置服务器得到是一个隐匿的区域,这加重了位置服务器的负担,且服务的精度不能保证。因此,为保护用户的隐私,提供更好地服务质量,提出基于哑元(Dummies)的P2P环境用户位置隐私保护方法。首先,用户根据自己的位置生成两个哑元以构成三角形,以三角形的重心作为保护区域的中心,以生成其余哑元;其次,设计了客户端哑元生成和服务器的响应算法;最后,使用实验对算法进行验证并理论分析了实验结果。最后,传统的基于位置服务隐私保护模型假设用户处于欧几里德空间中,且运动方向是任意的,然而现实中用户总是沿着一定的道路轨迹运动。已有的基于公路网络的隐私保护模型以路段数作为用户之间的距离,而道路空间的路段长度不一,以路段数作为用户之间的距离会产生较大误差,且已有的公路网络隐私保护方案没有考虑路段长度和用户的密度。为解决该问题,提出一种基于欧几里德距离的公路网络(k,l,δ)-匿名化隐私保护模型。首先,对于公路网络环境中处于同一路段的用户,以它们相对于路段的投影距离作为它们之间的实际距离长度,对于处于不同路段的用户,以相对于路段的长度之和作为它们之间的相对距离;其次,结合传统匿名化模型和公路网络的特点,根据路段上用户的密度不同设定路段关联性,在此基础上提出公路网络(k,l,δ)-匿名化隐私保护模型,并设计算法予以实现;最后,采用理论分析及实验验证算法的正确性及有效性。