近几年来,随着物联网产业的兴起,基于位置的服务(Location-Based Service,LBS)也得到了快速的发展。用户在享受越来越方便的服务的同时,也开始关注其自身的隐私保护。物联网环境下的LBS隐私保护因为其环境的复杂性而显得尤为重要。LBS隐私保护的研究主要集中在匿名区域构造算法和查找结果的准确度等方面,然而却依然存在着匿名区域大小和查找结果精准性之间不能有效平衡的矛盾。本文主要针对以上矛盾展开研究,分析了物联网环境下基于LBS的匿名区域构造方法和隐私度度量方法,在确保了匿名器本身的可靠性的前提下,实现了一个安全、高效的匿名区域构造算法和与之对应的隐私度评价方法,具体的研究内容如下所示:(1)针对物联网环境下的LBS模型的安全问题,提出一个基于扩展的匿名器的隐私安全保护模型,该模型针对匿名器本身的安全性进行了分析,在匿名器原有结构的基础上对其进行了扩展,使得确保了自身的安全性,这样就可以在安全的匿名器的基础上构造LBS隐私安全保护模型,分析表明模型能够有效地保护用户的身份、位置以及服务内容等隐私安全。(2)针对现有研究中匿名区域面积和查询结果精准性之间的矛盾,提出了一种基于边界的匿名区域构造算法,该算法首先根据用户指定的匿名参数K确定匿名区域内的用户,然后连接处在最外围的用户,构成一个封闭的凸多边形,最后计算该匿名区域的面积并和用户要求的最小匿名区域面积作对比,将其中心位置发送给LBS服务器。测试实验表明,该构造算法有效地降低了匿名区域的面积,并且相对的提高了查询结果的准确度。(3)针对本文提出的匿名区域构造算法,给出了一种基于单位熵的隐私度评价方法。该方法将位置服务匿名区域内的用户不确定性水平量化,达到了量化隐私度的要求,同时使用该指标可以有效衡量查询结果的准确性和隐私保护效果之间的矛盾。