近年来,基于位置的服务以及各种定位技术得到了广泛使用,其中有大量的用户轨迹数据被收集。为了更好地利用轨迹数据中蕴藏的学术价值和商业价值,积累的用户轨迹数据被发布给学术和商业机构,用于进行城市规划、行为模式分析、商业决策等研究。如何使轨迹数据发布中的个人隐私得到有效保护,逐渐成为研究的热点。而轨迹数据的高维度、时空相关性、以及背景知识丰富等特点,使得轨迹数据的隐私保护面临着与传统隐私保护不同的挑战。针对轨迹数据特性,运用了差分隐私保护的方法,首先提出了球面均匀采样模型,在此基础上实现了添加全局噪声算法以及添加局部噪声算法,并且证明了其符合泛化的(?,δ)差分隐私保护。为了更进一步地实现严格的差分隐私保护,提出了前位置矢量算法,从矢量出发,向距离和角度两个维度分别添加随机噪声,实现?-差分隐私保护。在最后的实验环节,从误差和稳定性两方面对算法进行了性能测评。经差分隐私保护处理后发布的轨迹数据,既保护了用户的个人隐私,又保证轨迹数据的可用性。实验结果表明,前位置矢量算法具有高的隐私保护水平和较好的性能。