移动社交网络为人们的生活带来了极大的便利，但用户在享受这些服务带来便利的同时，个人位置隐私受到了严重威胁。首先对用户位置隐私保护需求进行了形式化描述，继而针对用户的敏感兴趣点泄露问题，提出了一种情景感知的隐私保护方法。该方法将位置信息、社交关系、个人信息引入到知识构建算法中以计算兴趣点间的相关性，并利用该相关性及时空情景实时判断发布当前位置是否会泄露用户隐私，进而实现了隐私保护与服务可用性间的平衡。最后通过仿真实验验证了该方法的有效性。

针对移动社交网络内容分享中内容参与者的位置信息泄露问题，提出一种面向内容分享的位置隐私访问控制模型，细粒度控制分享内容中所涉及用户的敏感位置信息的访问，设计一种针对位置隐私设置的k-匿名算法，保证设置的敏感位置信息在内容分享服务提供商的服务器端不被推测，给出一种基于位置敏感度的位置偏移算法，以平衡隐私与服务质量。最后通过仿真实验验证该方法的有效性。