接入点能够接收的准确信号强度(Received Signal Strength,RSS)是网络的部署和规划最重要的参考信息。虽然移动群智感知为构建大规模室外RSS地图提供新的途径,但它同时带来了泄露用户位置隐私的威胁。尽管已经存在很多群智感知系统,但现有技术主要存在两方面问题:一方面是在增加可信的第三方用于进一步隐藏用户的轨迹信息的同时,带来了更大的用户隐私泄露的风险;另一方面是没有考虑用户通过不同路段的概率是不相等的。因此,本文针对群智感知系统组成结构以及参与用户通过不同路段的概率是不相等的问题,分别从如何减少群智感知系统组成部分,如何设计一种基于概率模型保护用户轨迹隐私的算法,以及如何评估参与用户对地图所有路段的覆盖率三个角度提出新模型和方法。实验结果表明,去除可信的第三方,不会降低对参与用户隐私保护的效果。另外,本文提出的基于参与用户以不同概率通过各个路段的隐私保护算法,可以有效的保护参与用户的路径隐私安全。工作如下:1)构建新的群智感知系统。去除可信的第三方,将第三方的功能分散到移动端和服务器端去,降低由系统复杂造成的参与用户隐私泄露的风险。2)通过分析参与用户以不同概率通过路段的实际情况,构建了对参与用户进行轨迹预测的Markov模型,并且量化了参与用户的隐私安全等级。3)给出一种计算参与用户通过当前路段到达目标路段的后验概率算法。该算法用于计算参与用户通过上一路段后,选择后验概率最大的下一条路段前进。