随着智能移动设备的普及,定位技术的不断进步与完善,位置信息的获取变得越来越容易,空间数据的收集和共享得到了飞速发展。为了挖掘空间数据中隐藏的科研和商业价值,越来越多的研究和开发人员将其科学研究和应用开发的注意力聚焦到空间数据这一新型数据类型当中,空间数据分析已成为地理学、社会学、信息学、经济学等诸多学科的研究热点。空间数据发布和分析作为各领域获取信息的一个重要手段,在人们的生产生活中有着非常广泛的应用。然而,空间数据往往包含个人的敏感隐私信息,因此在数据发布和共享过程中需要对空间数据中的隐私信息进行保护。相比于关系数据类型,空间数据中的隐私信息类型更加广泛,隐私泄露方式更加多样性,这给设计隐私保护技术带来了重大挑战。保护空间数据隐私是数据隐私保护领域亟待解决的热点问题,需要针对不同的隐私信息类型和泄露方式来研究相应的保护技术。为此,本文从用户需求着手进行分析,就空间数据中隐私泄露问题进行了深入研究,针对不同的应用场景,提出了高效有针对性的解决方案,有效地满足了人们的实际需求。本文的贡献点总结如下:（1）针对路网上移动用户位置隐私保护,研究了攻击者利用位置语义信息作为背景知识发动攻击,从而导致查询用户位置隐私泄露的问题。同时,还考虑了系统在为查询用户提供位置隐私保护时,可能导致系统中其他用户位置隐私泄露的问题。为此,提出一个新型隐私保护框架PrivSem,该框架整合了位置k-匿名,路段l-语义多样性和差分隐私来防止路网上移动用户的位置隐私泄露。基于该隐私保护框架,设计了一个位置匿名算法。由于位置匿名算法访问依据差分隐私发布的噪音数据,这给算法确定一个有效的隐匿区域带来了挑战。为解决这一挑战,提出了一个误差分析模型,以保证生成隐匿区域的有效性。从理论角度证明了所提出算法在提供隐私保障方面的有效性。最后,通过一系列的实验验证了所提出算法能够有效地解决路网上移动用户位置隐私泄露的问题。（2）针对频繁位置序列模式挖掘,分析了直接发布频繁序列模式本身及其支持度计数都有可能泄露用户的隐私信息。提出了一种满足差分隐私的频繁序列模式挖掘算法DP-LSM,具体内容包括:1)提出了利用向下封闭性质生成候选序列模式集,基于智能截断方法从候选模式中挑选出频繁的序列模式,采用几何机制对所选出模式的真实支持度添加噪音进行扰动。2)设计了一个阈值修正的策略来减小挖掘过程中的截断误差和传播误差,以进一步提高挖掘结果的可用性。理论分析证明了该算法满足ε-差分隐私。最后,通过一系列的实验验证了算法DP-LSM的有效性和高效性。（3）针对轨迹数据分析,研究了直接挖掘频繁带时间约束的位置序列模式会造成个人隐私敏感信息泄露这一问题。提出了一种基于两阶段处理框架的PrivTS算法,该算法由基于样本的候选模式过滤和计数值得出两个阶段组成。在基于样本的候选模式过滤阶段,提出了一个修正向下封闭性质生成带时间约束的候选位置序列模式,并设计了一个改进的稀疏矢量技术从候选集中检索一组潜在频繁的序列模式。在计数值得出阶段,提出了基于分组的计数方法和基于贪心的计数方法两个子策略计算潜在频繁序列模式的噪音支持度。从理论角度证明了该算法满足ε-差分隐私。最后,通过大量的实验验证了 PrivTS算法在满足差分隐私的前提下可获得较高的数据可用性。（4）针对位置记录数据发布,分析了位置记录数据的收集可能造成用户隐私信息的泄露。基于本地化差分隐私,提出了一种自上而下的概率划分位置记录发布算法LDPart,该算法使用一个划分树模型提取位置记录数据集的基本统计信息。在该模型的帮助下,LDPart算法不必探测所有可能的位置记录集合,而仅需关注那些具有非零计数值的位置记录。依据用户节约机制比隐私节约机制更有助于减少发布误差,提出了一种新型自适应用户分配方案,使得分配给中间节点较少用户,保留大多数用户用于叶节点计数值的估计。为了进一步提高发布数据的准确性,提出了一个计数阈值选择策略和一系列优化技术。最后,通过一系列的实验验证了本章所提出算法在提供隐私保证的同时能够保持高效用性。总之,本文从空间数据隐私保护中的潜在威胁和挑战出发,针对空间数据隐私保护的关键技术展开研究,如路网上移动用户的位置隐私保护、空间数据挖掘和发布中的隐私保护等,从而为空间数据隐私信息提供更加全面和完善的保护奠定基础。