随着移动定位技术的成熟和无线通信技术的持续发展,基于位置的服务与人们的生活越来越密不可分,但是在用户享受该服务带来的便利的同时,也面临着位置隐私泄露的风险。在位置信息产生、存储、处理和使用的过程中保护其不被攻击者获取利用的前提下,满足人们各种各样的基于位置的服务请求成为亟待解决的问题,受到研究者们的普遍关注。本文围绕位置隐私保护问题,系统分析了现有的位置隐私保护技术。传统的假位置生成算法产生的虚假位置的合理性较低,针对假位置易被攻击者低代价过滤问题,本文提出了基于语义转移的假位置生成模型,能够抵抗同质攻击、串通攻击和推理攻击。传统的位置查询请求过程中用户的身份信息时刻绑定用户位置信息,针对其关联性可能被攻击者获取进而发起攻击问题,本文提出了基于用户协作的多跳关联性消除模型,实现网络中的用户不可区分。主要工作如下:1)利用用户习惯偏好的可持续性和可预测性以及k-匿名机制,提出了基于语义转移的假位置生成模型ST-DLG。该模型利用语义转移关系描述用户偏好,通过每个语义的发生概率和转移概率评估用户对某语义的偏好程度,定义为偏好评价值。该模型考虑了位置的历史查询概率和该位置在服务器的受欢迎程度,评估用户在该位置的可能性,定义为位置可信度。该模型选取了偏好评价值差异性最小的语义集合,并将语义属于该语义集合的位置根据位置可信度进行选择,最后形成了假位置候选集合。2)为了防止虚假位置过于密集,ST-DLG模型提出了空间离散度评价每个位置附近的密集程度,并控制从假位置候选集合挑选位置进入匿名集过程,最后形成位置分布安全的匿名集。以被识别概率和运行时间为指标,通过对比实验,证明了该模型的可行性和安全性,并进行了该模型参数的控制变量实验,对参数范围及作用机制进行了探究。3)利用用户转发和加密机制,提出了基于用户协作的多跳关联性消除模型MH-CR,该模型是一种新型用户身份信息与位置信息关联性消除模型。模型中的所有角色均建立在非可信的基础上,通过用户协作将查询请求信息在网络中多次转发,使得用户身份信息与位置信息的关联性消除。查询请求传输过程和查询结果信息返回过程均进行加密处理,防止攻击者监听信道等方式窃获隐私。本文详细分析了该模型能够抵抗串通攻击,并用严格的公式证明了该模型能够抵抗推理攻击。本文共有图18幅,表4个,参考文献66篇。