随着云计算、大数据、物联网等新兴信息技术的快发展,基于位置服务(Location Based Services,LBS)给人们的生活带来了极大的便利。服务提供商可以通过定位系统获得用户的位置信息,为用户提供地图导航、网上约车、外卖送餐等与位置相关的服务。然而,用户在享受便利的同时,也会把自身的位置暴露给服务提供商,而这些位置信息可能涉及用户的隐私,给用户的信息安全带来了严重的威胁。如何保护用户的位置隐私已经引起了人们的广泛关注。本文研究了两个典型LBS场景下的安全计算协议,能够在保护用户位置信息的前提下,实现基于位置信息的计算。(1)设计了一种保护用户位置隐私的网约车匹配方案。该方案基于Paillier同态加密算法,用户的数据以密文的形式发送给网约车平台,平台对密文运算后发送给辅助计算服务器做相关辅助计算,这一过程中用户的位置信息不会泄露给平台和服务器。安全性分析和效率分析表明,所设计的方案能够在保护用户位置数据的前提下,为用户提供高效准确的网上约车服务。(2)设计了一种保护用户位置隐私的公共设施选址方案。该方案基于Paillier同态加密,并通过引入两个不合谋的辅助计算服务器,实现了对Weiszfeld算法的安全计算,在得到近似几何中位点的同时,能够隐藏用户的位置数据。安全分析及效率分析表明,该方案能够在隐藏用户位置数据的前提下,计算公共设施的最佳投放位置。(3)在Windows平台上,通过Java语言实现了上述方案,使用随机的位置数据对方案进行性能测试,表明以上两种方案能够满足实际的应用需求。