随着移动互联网技术的飞速发展,基于位置服务(Location-Based Service,LBS)受到了越来越多移动用户的关注。LBS可以根据用户的位置信息为用户提供有价值的服务,大大便利了用户的工作和生活。然而,用户需要发送其当前的位置来获得服务,这可能会导致该用户位置隐私的泄露。使用不精确的位置是保护用户位置隐私的一个有效的方法,例如使用一个位置区域代替真实位置。当进行连续查询时,用户需要连续地发送当前区域给服务器,攻击者可能通过这些区域的重叠部分推断出用户的真实位置。因此如何保护用户在进行连续查询时的位置隐私是当前的热点话题。本文深入研究了 LBS中的位置隐私保护问题,使用由客户端、可信匿名服务器和LBS服务器三部分组成的集中式框架进行隐私保护,主要工作如下:(1)针对移动用户在进行连续查询时会受到重叠区域攻击这个问题,提出了匿名服务器端的避免重叠圆形攻击算法,该算法通过改变用户的请求参数实现隐私保护。之后还提出了一个LBS服务器端的查询处理算法EPPINQ,该算法结合深度优先搜索和查询点到最小边界矩形的最小最大距离进行查询。最后我们设计实验验证这两个算法,结果表明避免重叠圆形攻击算法能够更好地保护用户的位置隐私,EPPINQ具有更快的查询效率。(2)由于匿名服务器需要对查询候选结果集进行筛选,提出了匿名服务器端进行查询结果筛选的算法。在本文提出的避免重叠圆形攻击的算法的基础上,提出了一个扩展的匿名服务器端进行结果筛选的算法。该方法对已存在的查询算法进行了扩展,使得匿名服务器端能过快速通过用户的请求查找出合适的结果。本文还将该方法运用到百度地图上,结果表明该新方法是可行的,具有较高的效率。