随着云计算,5G和物联网等关键技术的发展,接入到互联网的设备越来越多。设备量的增长导致了上传数据量的急剧增长,日益增长的数据量给云计算中心带来了巨大的处理压力。边缘计算是指将云端部分资源卸载到网络边缘侧,从而在网络边缘直接对上传的数据进行预处理再上传给云计算中心的一种新型计算模式,这种计算模式有效的减轻了云计算中心面临的数据处理压力。数据聚合是一种有效的节省带宽开销和保护单个用户隐私的数据处理方法。对多个用户数据进行聚合后再上传,敌手截取到的只是用户的数据和,无法得到单个用户的数据。但是,边缘计算中的终端设备和边缘服务器的资源有限,现有的数据聚合方案无法直接应用于边缘计算。并且部分数据聚合方案实现的安全特性较少,无法为用户提供更强的安全保护。所以,边缘计算下隐私保护的数据聚合方案的研究逐渐成为研究热点。通过对不同环境下的数据聚合方案进行分析,本文提出了两个边缘计算下隐私保护的数据聚合方案。主要的内容如下:（1）基于双线性对映射和Paillier同态加密算法,本文提出了边缘计算支持的车载自组织网络隐私保护的数据聚合方案。该方案能保护上传数据的隐私不被泄漏,还实现了数据完整性和通信实体间的可验证性。除此外,该方案支持终端设备的动态接入与退出。理论分析和实验表明,该方案显著的减少了系统的通信开销并且更加适用于资源有限的终端设备。（2）本文提出了基于区块链的边缘计算下智能电网数据聚合方案。针对中心化存储可能出现的单点故障导致存储的数据无法恢复的问题,本文采用区块链对数据进行分布式存储。由安全性分析可知,本方案实现了数据隐私性,数据完整性,可验证性,差分隐私和对用户身份的匿名保护等。理论分析和实验表明,本文在实现了多种安全特性的基础上,并未给系统带来过多资源开销。