随着拥有定位功能的移动设备的普及,用户可以享用各种基于位置的服务,比如Google Map, Find My Friends等。邻近检测也是其中的一种典型应用：当两个朋友间的距离在某个范围内时,应用就会发出通知提醒用户。基于位置的服务往往要求用户共享他们的确切位置,而用户则总是希望自己的位置不被暴露。现有的保护隐私的邻近检测算法通常根据网格大小对用户的位置进行量化计算,这会导致检测结果准确性的下降。针对这一问题,我们提出了保护用户隐私同时能够得到准确检测结果的邻近检测方法。用户将自己的位置分成网格内的坐标以及网格编号两部分,并将其分别加密后发送给服务器；服务器通过用户加密后的网格内坐标在整个地图中筛选出所有满足查询的网格；最后用户根据服务器的返回结果判断用户之间是否邻近。在本文中我们提出了三种算法：异步邻近检测算法运行速度快、传输数据少；同步邻近检测算法更加安全,但是需要更大的计算和通信开销,并且需要用户同时在线；邻近区域检测算法更加灵活,用户可以任意的选择查询区域。我们对算法的性能以及安全性进行了详细的分析。此外,我们还通过实验对算法性能进行了评估,并研究了各个参数对算法性能的影响。