网络终端数量逐渐增多,以云计算为代表的集中式计算模型无法应对在网络边缘产生的海量数据。雾计算的出现解决了云计算在系统响应速度、时延、带宽等方面的问题。传统的数据安全和隐私保护技术对设备的存储和计算能力要求较高,受网络边缘节点的硬件限制,现有保护技术无法完全适用于雾计算模型中,雾计算中数据安全和隐私保护问题较为突出,因此雾计算模型中隐私保护研究具有重要的现实意义。本文首先分析了目前主要的隐私保护技术,主要分为政策法、扭曲法和加密法三种,并指出各自优点和缺点,进而提出了一种假名分层管理的雾计算中位置及身份隐私保护方案。假名分层管理方案将系统模型分为云层、雾层和终端层,将假名的生产和管理机构从云层下放到雾层,减少了云层的压力,提高了系统响应能力,降低假名申请的通信开销。假名方案的操作流程可以分为初始化和节点注册、节点间通信、本地假名更换请求、跨域假名使用、假名撤销和上下文感知的假名更换策略等6个详细的假名协议。然后根据假名获利、假名雾损失和假名存储开销三个影响因素得出假名生产的收益函数,用来调整假名生产从而得出最优的假名生产方案。本文方案使用非对称加密进行认证,引入了身份证书和假名证书,有效解决了假名更换和假名跨域使用问题。本文然后根据信息熵理论,得出了一套适用于雾计算模型中的多隐私信源带主观感受和隐私攻击的信息熵模型,模型中的隐私条件熵和隐私互信息分别表示隐私保护方案的保护效果和攻击者的攻击能力。基于信息熵和上下文感知的假名更换策略考虑了节点的隐私信息熵、假名更换成本和边缘节点所处环境三个因素,网络边缘节点根据这三个因素决定是否在隐形区更换假名组。本文最后以智能交通为例,与传统的集中式假名管理方案相比,时延低约60%,并且随着雾层本地认证中心数量的增加,时延进一步降低;假名更换系统通信开销降低约50%。在最优假名生产方案中分析得出,假名获利和假名雾损失起积极作用,假名存储开销起消极作用。在基于信息熵和上下文感知的假名更换策略分析中,验证了信息熵模型的正确性,分析了边缘节点隐私条件熵、假名更换成本和边缘节点所处环境对假名更换意愿的影响。最终结果验证了方案的高效性、可行性和正确性。