分布式系统是由多个功能相互独立的计算资源通过网络组成的计算机系统,能以彼此协作的方式对外提供服务。分布式系统具有良好的灵活性、可扩展性以及开放性,且能提供更好的性能价格比,因而得到了广泛的研究和应用。分布式系统在基于数据即服务的模式下,需要先进行数据的采集。然而,在开放式、自组织的通信模式下,分布式节点的数据采集方式和效率影响着整个分布式系统的性能,而且数据采集之后的安全与隐私问题一直也是人们比较关注的问题,这些问题已成为分布式系统普及和广泛应用的主要障碍之一。文本以三种典型的分布式系统(两层无线传感器网络——低能耗分布式系统、云计算平台——高性能分布式系统、社交网络——社交性分布式系统)为研究对象,围绕分布式系统数据采集与隐私保护问题展开研究,提出了一系列的解决方案。本文的主要工作和创新点包括以下几个部分:(1)基于两层无线传感器网络提出了一种动态的数据缩减机制。在无线传感器网络中,传感器节点的能量是有限的。为了在节点采集到满足特定精度要求的数据前提下,尽可能的降低节点的能耗从而延长传感器网络的生存时间,本文设计了一种动态的三层数据缩减的框架(Three-level Data Reduction,DR3)。首先,为了节省整个传感器网络的能耗,本文将传感器节点进行分组。在第一层的数据缩减机制中,为了实现节点组内的数据缩减,本文提出了一种中心节点选择算法和一个转化模型,该模型可利用中心节点的读数来近似整个传感器节点组的读数,从而避免了组内节点冗余实时采样。其次,为了降低中心节点的采样率,在第二层的数据缩减机制中,本文设计了一种利用节点的数据历史来预测当前数据的预测模型。然后,在第三层的数据缩减机制中,为了减少节点间不必要的传输和数据采样,本文提出可利用相关节点组的数据来近似本节点组的数据读数的模型。三个不同层次的数据缩减方案是相互协作、相互影响的。在用户预定义误差范围内,三个不同层次的数据缩减机制可同时并行运行,以较小的计算和通信开销完成数据的采集。接下来,本文给出了该框架的两种实现方法,两种不同的实现方法适用于不同的监测应用。最后,通过在真实数据集上进行大量的实验,验证了所提出的方案能满足用户的需求,且传感器节点的能耗比较低。(2)基于云服务模型,针对视频监控设备的计算和存储能力有限的问题,提出了一种视频监控方案,即基于压缩感知的视频监控方案。在长时间的视频监控应用中,在视频采集设备的计算和存储能力有限的环境下,为了向用户提供更好的服务,视频采集设备直接将采集到的视频数据上传到云端。视频的数据分为关键帧和非关键帧。为了保护视频数据的安全性,该方案利用压缩感知的降采样和加密属性提高了视频编码的效率并保证了视频数据的安全性。其次,为了防止攻击者发起已知明文攻击,设计了一种动态测量矩阵来采样视频数据中的关键帧。只有授权的数据使用者才能恢复原始的视频数据以做进一步的分析。此外,为了提高方案的性能,降低数据使用者的计算开销,在不泄露视频中用户隐私的情况下,授权的数据使用者可以利用云计算平台强大的计算能力来恢复视频数据中的非关键帧。最后,相关分析和实验结果验证了所提出的方案能保证视频的安全性,且通信开销较低。(3)基于“诚实且好奇的”云服务器模型,研究社交网络中的用户关注度隐私保护问题,提出了一种基于效用的社交网络用户关注度匿名(Utility-based Popularity Anonymization,UPA)方案。在线社交网络中的用户被分为了追随者和被追随者。追随者为了访问、检索某些被追随者的私有数据,他必须关注特定的被追随者。首先,为了保护用户的真实关注度,基于k-匿名技术,提出了一种k-匿名关注(k--anonymous Popularity-based Following,KPF)协议。其次,为了实现加密数据的细粒度访问控制,设计了一种层次认证和能力授权模型。基于该模型,为了保证整个社交网络的效用,如数据检索、数据读取和数据共享,提出了一种基于效用的交互(Fully Utility-based Interaction,FUI)协议。该协议能保证追随者从服务器上安全的查询被追者的加密数据。最后,通过安全性分析以及在真实的社交网络数据集中上进行大量的实验,证实了所提出方案,相比现有的工作,能保持社交网络的效用,具有较低的计算开销。(4)针对基于位置服务的社交网络中的位置隐私保护问题,提出了一种隐私保护的基于邻近度的位置查询(Privacy-preserving Proximity based Location Query,PPLQ)协议。首先系统将用户的位置坐标划分成两部分,即原点位置坐标和偏移位置坐标。为了保护用户的位置隐私,系统设计了一种基于密文策略的属性加密和对称加密算法来分别加密用户的原点位置和偏移位置。然后,为了同时实现多维关键字查询和私有邻近度检测,系统在索引和查询条件中使用多尺度技术来表示用户的位置坐标和位置坐标范围,并利用前缀编码验证和层次谓词加密技术同时实现了隐私保护的多维关键字搜索和双向的私有邻近度检测。该查询协议能从服务器中有效的检索出符合条件的发布者信息,且系统中的每个用户都可以灵活的设置自己的位置策略并且可以为不同的查询设置不同的位置策略。最后,对所提出的方案进行了安全性分析和实验验证,分析和仿真实验结果表明所提出的方案是有效的。