手机已经成为绝大多数人日常生活不可分割的一部分,它能提供给人们的服务数不胜数。手机流量数据的统计分析不仅能为手机用户提供更好的用户体验,也能为运营商做出更好的营销策划提供实证。然而手机用户的流量数据带有用户的隐私信息,分享流量数据的前提是用户的隐私得到保护。所以本文提出了高效,可验证和可信任的隐私保护聚合算法。对于聚合算法而言,最主要的挑战在于数据聚合者如何保证在机密协议下安全高效的处理一组用户的输入数据。本文将提出一个高效,验证,可信任的隐私保护数据聚合方案。通过该聚合方案,聚合者可以隐私保护地对手机用户的流量数据进行统计函数的计算,从而根据统计结果来为用户和运营商提供更多人性化的服务。特别地,本文方案通过引入一个模糊密钥收集者,能有效便利的管理动态用户。首先提出了 一个基础方案,简称EVTA,它可以支持求平均聚合函数。然后,本文对基础方案进行了性能提升,使其计算开销降低,转化为乘法群来解离散对数,计算开销降低后的方案简称A-EVTA,它同样可以支持数据聚合。此外,本文考虑一个强有力的攻击者,它的目标在于尽可能多的获取用户的隐私信息。本文通过攻击者的攻击游戏来证明方案有足够安全性来抵抗各种攻击。本文使用了盲签名和数据值向量技术来确保上传的数据可验证和可信任,即使攻击者同一组用户共谋或勾结一些恶意用户,都无法获取任何诚实用户的隐私数据信息。性能分析表明,在收集者的协助下,所提出的基本方案和高级方案在计算开销和通信开销方面都更加高效,特别适用于需要大明文空间和高精确度的应用。对解离散对数问题的改进,效率更是进一步得到了提升。除此之外,本文方案可以很好的支持错误容忍,抵抗暴力攻击,并且适用于动态用户管理。