进入21世纪以来，移动互联网、定位技术得到不断发展，智能设备得到广泛使用，基于位置服务应运而生，人们通过基于位置服务（比如查找具体位置、搜索周边兴趣点、导航路线等）可以便捷地获取与所处位置相关的各种信息，真正做到服务个性化。然而在基于位置服务为人们带来便捷的同时，用户体验与隐私安全之间的矛盾日益突显。论文研究位置服务中基于k-匿名的用户隐私保护技术，主要工作和创新点如下:　　(1)论文针对近邻查询中基于虚假位置的隐私保护效果与服务质量均衡的问题，提出基于Voronoi图的位置隐私保护方案。该方案首先采用Voronoi图划分兴趣点分布的区域，并将该Voronoi图抽象为无向带权图，通过生成无向带权图的最小生成树，达到用户所需最小隐私面积S的隐私要求。然后根据用户所处区域的背景信息，在最小隐私面积S内选取具有最大位置熵的k个虚假位置发送给位置服务提供商，实现-匿名等级的单点位置隐私保护，同时兼顾用户所需的服务质量。最后通过仿真实验对比基于Voronoi图的虚假位置生成方案、基于圆形区域的虚假位置生成方案和虚假位置随机生成方案的响应时间、通信开销和响应结果精确度，结果表明该方案能够有效平衡用户位置隐私保护效果与服务质量之间矛盾。　　(2)论文针对基于虚假轨迹的隐私保护方法实现效率低和容易遭到推理攻击的缺陷，综合考虑轨迹特征，提出基于相似度的轨迹隐私保护方案。该方案首先分别采用历史查询概率、反正切函数和方差对用户所处区域的背景信息、用户移动形式和轨迹相似性进行度量。然后对真实轨迹进行旋转和偏移构造具有相同几何特征的k-1条虚假轨迹，使得k-1条虚假轨迹难以被敌手区分。最后通过仿真实验对比基于相似度的虚假轨迹生成方案、虚假轨迹随机生成方案、虚假轨迹旋转生成方案、基于用户停-走模型的虚假轨迹生成方案以及理论上最优方案的轨迹相似度、轨迹泄露概率和算法执行时间，结果验证该方案能够高效地实现用户的轨迹隐私保护。　　(3)论文针对基于虚假轨迹的隐私保护方法的真实性问题，综合考虑真实用户所处区域的背景信息、转移概率和最大运动范围，提出基于重力模型的轨迹隐私保护方案。该方案首先综合考虑用户所处区域的背景信息、转移概率和最大运行范围，通过对历史轨迹数据分析模拟用户所处区域两个位置之间相互吸引的程度。然后将吸引程度量化到信息熵中定义轨迹熵，用于量化基于k-匿名的虚假轨迹集，并且在最大运行范围的限制下，构造具有最大轨迹熵的基于k-匿名的虚假轨迹集。最后通过仿真实验对比基于重力模型的虚假轨迹生成方案、虚假轨迹随机生成方案和理论上最优方案的轨迹熵和运行时间，结果验证该方案构造的虚假轨迹具有更高的真实性。