随着无线通信技术和移动定位技术的迅速发展,用户可以通过具有GPS定位功能的移动设备去获取相应的位置服务。基于位置服务的应用,通过搜集用户的位置信息并向用户发送相关的查询结果,用户获取了极大的便利。但是这些敏感信息一旦被不可信的第三方加以分析,免不了暴露用户的个人隐私。目前,对于如何在数据发布过程中,保护用户位置隐私已经成为了相关研究领域的热门话题。差分隐私技术作为一种强有力的隐私保护方法,通过给数据加入一定量的噪声,保证了数据的安全性和可用性。本文围绕差分隐私机制,对移动聚合数据发布方案展开研究,主要工作如下:(1)对于保护移动聚合数据发布过程中用户的轨迹隐私问题,首先提出了两种利用差分隐私机制保护位置数据发布的基础方案,即直接扰动方案和阈值扰动方案。接着通过分析移动聚合数据的数据特征,提出了一种基于静态数据发布场景下的混合扰动方案,即不同时间段采用不同的扰动机制,从而提高隐私预算的利用率。对于噪声数据,本文设计了一种后处理机制来提高发布数据的效用。并且,通过理论证明了整个过程都严格满足差分隐私定义。此外通过实验分析验证了本方案有效的保护了用户的轨迹隐私。(2)设计了一种基于动态实时数据发布场景下,差分隐私保护移动聚合数据实时发布的方案。首先根据过去每天的历史数据,通过设计的预测模块得到即将发布的聚合数据的预测值。接着利用差分隐私机制,设计了自适应采样模块来判断原始数据是否扰动,以及通过隐私预算分配模块分配合适的隐私预算。此外,为了抵抗注入的噪声产生的影响,根据移动聚合数据的数据特性,设计了分组合并模块对临近区域的数据进行合并,从而来降低噪声的干扰。最后,通过后处理模块进一步提高数据的效用性。