随着互联网及无线定位技术的高速发展和智能终端的普及,基于位置的服务迅速成为互联网行业的应用热点。基于位置的服务需要客户提供自身的位置、兴趣隐私信息进而获得相应服务,因此,在大数据技术突飞猛进地发展并且应用日益广泛的时代,客户的隐私安全势必成为基于位置的服务技术的研究热点和难点。针对位置服务中移动用户的隐私保护方案研究,本文完成以下工作:首先,综述了基于位置服务的定义、特点、应用范围以及目前面临的隐私泄露问题。特别是位置服务中移动用户隐私保护的三种主要技术。同时针对目前应用最为广泛的基于匿名空间的隐私保护技术进行了详细的阐述,对比分析了匿名空间隐私保护技术中的基于可信任第三方和移动点对点两种体系结构;总结了匿名空间隐私保护技术的性能评价指标,并对攻击者模型进行了分类总结。其次,考虑到实际应用中用户历史查询概率对匿名空间的影响,本文采用基于修正的希尔伯特曲线对区域进行细粒度划分。为了解决匿名空间过大造成的系统资源大量消耗,本文提出根据概率相同距离优先的原则优化匿名空间。最后,为了在保护移动用户位置隐私的同时,保护其查询内容隐私,本文提出基于随机交换策略,通过用户之间查询信息的随机交换增加攻击者对用户查询请求信息的辨识难度,从而更好的保护移动用户的位置隐私和查询内容隐私。为了验证了本文提出的基于随机交换策略的细粒度隐私保护方案的有效性,本文通过实验仿真,从匿名空间的面积、熵等性能评价指标验证了本文提出的算法的优越性。