随着新时代的到来,人类生产力的极大改善和科学技术的快速发展,我们日常使用的计算机性能也得到了很大的提升,这极大的改善了我们生活的质量和方式,其中最具有代表性的就是云计算的普及和计算性能的不断优化改进,所以互联化和数字化的生活已经渗透到我们生活的每一角落,从当今最流行的数字货币(比特币、莱特币)、电子支付手段(支付宝、微信钱包)和使用最普遍的数字图书馆就是最好的体现。但是,当数字时代带给我们很大便利的同时,它潜在的安全问题也一直受到广大人民的关注,其中主要关注的安全方面有以下几点:1.用户内容的隐私保护;2.用户行为的隐私保护;3.用户轨迹的隐私保护;4.用户状态的隐私保护。据此,如何对用户不同浏览方式或不同程度的浏览行为隐私保护一直是人们研究的热门话题。本文主要是研究关于数字图书馆用户的图书浏览行为偏好的隐私保护相关问题,并提出且设计出一个有效的保护方法的模型。该方法模型可以依据用户的历史浏览的记录,然后通过在可信客户端中构造出一序列“真假难辨”的伪请求行为,同时结合用户真行为混合在一起,一起提交到不可信的服务器端,从而来模糊掩盖用户的敏感图书浏览偏好信息。本文主要是基于对算法理论的分析和实验评估结果来验证了该方法的可行性和有效性。同时在模型优化阶段,是基于模型的安全性度量和特征相似性度量结果的前提下,使得模型整体的性能提升。综上所述,即该方式可以在不侵害用户在使用数字图书馆的服务适用性、正确性和高效性的条件下,以确保用户的图书浏览偏好隐私可以在不可信的数字图书馆服务器端的安全性得到保障。具体的来说,本文将主要从以下四个方面开展研究工作。(1)用户图书浏览隐私保护框架:该部分主要描述了隐私保护方法流程的一个整体概要。包括用户发送请求开始到服务器端返回请求结果,最后用户得到正确的请求结果,结束。(2)用户图书浏览隐私保护模型:该部分主要描述了当用户发起一个请求,通过隐私保护模型,产生一序列与该用户结构相似,但语义不同的其它请求。然后当服务器返回每个请求结果,最后通过隐私保护模型来筛选出用户的真请求结果。(3)用户图书浏览隐私保护算法:该部分主要描述了当用户发起一个请求到可信客户端时,隐私保护模型如何产生与该用户相似的请求信息,从而使得服务器端无法正确识别出用户的真实请求信息,从而达到隐私保护效果。(4)用户图书浏览隐私评估模型:该部分主要评估模型隐私保护算法在性能和安全上的可行性和有效性。(5)用户图书浏览隐私保护实验评估:该部分主要评估在本文算法应用到实际生产上时产生的实验效果,并通过分析实验结果来证明该方法的实际可行性、高效性、安全性和易用性等综上所述,本文的工作主要是面向数字图书馆的用户行为偏好的隐私保护相关的问题进行的一次全新研究尝试,对于今后构建整体性的安全有效的数字图书馆服务具有积极的意义。