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随着移动通信技术与空间定位技术的发展,以及智能终端的快速普及,基于位置服务得到越来越广泛的应用。私密近邻检测即是基于位置服务中最为普遍的应用场景,用户可以查找位于附近的好友。然而,人们在享受基于位置服务所带来的快捷和便利的同时,也同样面对着位置隐私暴露的风险。随着人们隐私观念的提升,私密近邻检测中的隐私保护也越来越受到关注。传统的私密近邻检测方案存在着对移动终端的硬件要求较高、用户的隐私性保护不足、通信成本高、用户体验差等诸多不足,不能够满足人们对隐私保护的个性化需求,因此如何设计一种高效的私密近邻检测解决方案成为了研究人员研究的重点。本文总结并且分析了以往私密近邻检测方面的工作,首先介绍了基于位置服务研究的背景和意义,引入了私密近邻检测的各种概念；其次,分析了私密近邻检测的各种隐私保护方法,并对比了各种方法的优劣；最终总结了私密近邻检测的保护框架,主流的解决方案,服务评价体系等内容。本文以设计一种高效的适用于移动终端的私密近邻检测解决方案为目标,主要研究和创新成果可以总结概括为以下：(1)首先本文基于Paillier同态加密算法提出了一种高效的私密近邻检测算法——EPPD算法。在EPPD算法中,我们提出了基于相对位置关系的近邻判别算法为用户实现高效的近邻判别,提出了同态位置加密算法保护判别过程中用户的位置隐私信息。与传统的近邻检测方案相比,EPPD算法满足了用户的个性化邻域设定需求,提高了近邻检测中的检测效率,降低了用户端的计算开销,提高了近邻检测的准确度,并有效保护用户的位置隐私。(2)其次,在这些技术基础上,本文针对不同的应用环境,分别设计实现了两种私密近邻检测解决方案,一种是独立节点框架的私密近邻检测解决方案IPDP协议；另外一种是基于中心服务器框架的私密近邻检测解决方案DPDP协议.IPDP协议结构简单,具有易组装易维护等优点。DPDP协议中用户的计算时间与通信成本消耗更低,用户的服务体验更为优越。(3)最终本文搭建实验平台,对两种协议分别进行了仿真实验,从理论和实验角度讨论了协议的隐私保护情况,并对协议的性能进行了评估与对比。最终的仿真实验结果表明了两种协议性能的优越性,不仅能够完成隐私保护的目标,而且能够减少用户的通信成本和计算时间,提高用户的服务体验。