随着电子商务的繁荣以及移动设备的普及,基于位置的服务(Location-Based Services, LBS)得到了快速发展。基于位置服务能帮助人们快速准确地获取感兴趣的地理位置信息,在给人们带来极大便利的同时,不可避免的存在泄露使用者敏感信息(如位置、查询内容等)的风险。近年来,如何在保证用户隐私安全的同时提高LBS服务质量已成为数据库和信息安全领域的研究热点。本文对基于位置的连续查询隐私保护问题进行研究,主要工作如下：(1) 深入分析基于位置的连续查询环境下隐私保护的特点,探讨常见的攻击手段以及现有的隐私保护技术,归纳连续查询中主要隐私保护技术及目前存在的问题。(2) 提出基于方向优化的隐私保护连续k近邻查询方法,考虑用户运动方向对匿名区域和候选k近邻解集的影响,在服务器端生成并维护方向性优先MBR(Minimum Bounding Rectangle)队列,实现基于R树近邻查询的有效剪枝,在保护隐私安全的同时减少服务器计算量,提高查询效率。(3) 针对多数隐私保护连续查询方法依赖可信第三方导致可信第三方成为系统瓶颈问题,提出无可信约束的隐私保护连续查询方法,将凭据产生服务器引进查询系统,保障用户、匿名服务器、LBS服务器三者间信息交互的隐密性,匿名服务器有能力辨别真实用户与人工模拟用户从而免受DoS(Denial of Service)攻击,进一步改进匿名服务器处理流程,提高处理效率。对所提连续查询方法,设计实验进行分析,实验结果表明,所提方法是有效可行的。