在当下移动互联网时代,受到时代万物互联互通的影响,互联网流量的变化情况也相应表现出了指数级增长的特点,相关专家提出了边缘计算的理念。移动内容分发网络技术是一种将移动边缘计算与内容分发网络（Content Delivery Network,简称CDN）技术相结合的增强型内容分发网络,在移动内容分发网络的整体网络环境中,处于同一个边缘服务器覆盖范围内的用户可以通过D2D（Device to Device）技术在所属边缘服务器的统一控制调配下直接进行设备连接和数据传输。但是用户之间的设备连接以及数据传输记录在一定程度上反应了用户之间的关系网络,如果该记录泄露则会间接造成用户之间关系网络的泄露。同时由于用户敏感信息在大量移动内容分发网络网络环境内的边缘服务器上进行传播,传播过程中的隐私威胁如何防护也是一个重大挑战。针对上述问题,本文针对用户关系网络的隐私保护与抑制用户敏感信息传播的问题提出了相应解决方法,具体内容如下:针对在移动内容分发网络内,用户设备连接与数据传输记录泄露会间接造成用户关系网络泄露的问题,本文提出了一种基于不确定图用户设备连接和数据传输记录隐私保护的方法。首先将用户设备连接与数据传输记录转化为映射表形式,然后运用不确定图算法将原有图结构转换为不确定图结构,最后通过边熵等参数衡量实验结果的有效性。本文运用模拟数据集进行实验,实验结果证明在移动内容分发网络这种新型网络环境内,该方法在保证数据效用性的同时可以实现对用户设备连接和数据传输记录的隐私保护。针对在移动内容分发网络环境内,任意边缘服务器覆盖范围内所传播信息有可能包含用户敏感信息的问题,本文提出在边缘服务器上自然语言处理（NLP）技术,通过对该技术在一台边缘服务器所覆盖范围内信息传输次数超过阈值的信息进行检测,如果检测出该信息内包含用户敏感信息,则在整个网络环境内终止该信息的传播。本文运用SIR模型对信息传播情况进行模拟,分别模拟了不同情况下用户敏感信息传播情况,并将实验结果进行对比。本文分别运用了海豚网络数据集和模拟数据集进行实验验证,实验结果证明,相比于对信息传播不进行限制的情况,该方法可至少将传播范围减少40%。