随着物联网技术的不断发展,生活中依赖位置信息提供的服务越来越多,这为生活提供了便利。对于位置服务的依赖性导致用户忽视该服务带来的信息泄露问题,最显而易见的问题在于用户自主提交详细位置信息导致信息泄露问题。另外用户多次提交位置信息中产生的关联信息可推测出用户的个人敏感信息导致其人身、财产安全受到威胁。当前的技术背景下,位置隐私保护方法广泛使用匿名技术,将某一详细位置信息泛化为一个匿名区域从而降低泄露风险。然而,传统匿名方法中存在以下问题:假位置选取方法不当导致真实位置信息泄露机率增大;同时,第三方匿名服务器遭受攻击造成的大批量用户信息泄露。为此,本文针对上述问题提出以下解决方案:1、针对假位置选取方法中匿名位置点可用性问题,本文提出了基于历史位置相似度的假位置选取方法。首先,基于用户相似性的假位置选取方法提高位置匿名集中假位置信息之间的关联性,抵御攻击者背景信息筛查造成的精确信息泄露。同时,在相似度问题中采用基于层次图的相似度方案,相较于余弦相似度等方法提高了相似用户间语义位置信息的相关性,从而提高位置匿名集的混淆程度。最后,基于差分隐私的加噪机制对上述形成的位置匿名集进行噪声注入,提高位置匿名集安全性以及反攻击性避免攻击者对该匿名集中位置信息进行推理从而泄露用户的真实位置信息。通过在数据集上验证,以上方法在可接受的时延内提高用户位置信息匿名性且保证了匿名处理后位置信息的服务效率。2、针对匿名服务器中信息泄露的安全性问题,本文提出了结合群智感知系统与激励机制的位置隐私保护方法。首先,基于群智感知的系统架构将匿名过程去中心化,至此匿名操作由参与匿名过程的用户共同承担。然后,在匿名过程中,参与用户提交自身信息进行匿名辅助工作。同时,为了提高参与用户的积极性,提出一种基于信誉值的激励机制。在激励机制的调配下,通过奖励提高参与用户提交信息的积极性及数据准确性,通过惩罚降低参与用户基于自身利益泄露匿名集数据的风险。通过在真实数据集上验证,表明在对用户详细信息达到有效保护的前提下,用户参与积极性得到有效提高,且匿名成功率平均提高10%-17%。