随着4G网络的普及,GPS在智能手机上的配备,拥有智能手机的人们可以执行一些基于地理位置的任务,例如照片的采集、交通状况监测以及热点地区的及时报道。于是,一种叫做空间众包的新型众包模式开始出现。在空间众包中,拥有智能手机的用户就是执行任务的工人,并且工人只有到指定的地点才能完成任务。这种模式极大的方便了人们对于空间相关数据的采集和处理,因此,目前无论是工业界还是学术界,空间众包都获得了极大的关注,空间众包任务分配已经成为研究热点。然而目前绝大多数工作都关注于任务分配的质量,忽略了任务分配过程中用户隐私的保护。空间众包平台需要用户上传大量的个人信息(如个人位置,运动轨迹等)以实现空间众包的任务分配。基于这些信息,恶意攻击者极有可能推测出用户的隐私,如家庭住址,生活习惯等,从而对用户的人身财产安全造成极大的威胁。空间众包任务分配的隐私保护迫在眉睫。本文主要研究了两种任务分配场景中的隐私保护:在隐私保护的速度感知空间众包任务分配中,本文主要有如下两方面的考虑:一,如何保护工人和任务双方的隐私不被攻击者侵犯。二,在隐私保护的前提下,如何提高任务分配的准确度同时降低计算开销。为此,本文提出了基于两种加密方案的空间众包任务分配隐私保护协议。协议考虑了包括工人位置、速度、任务位置、任务截止时间等众多影响因素以提高分配的准确率。该协议除了在隐私安全方面能满足需求,在性能开销上也具有良好的可接受性和扩展性。本文在理论上证明了我们的协议能够抵御半诚实的攻击模型,并且分析了协议的计算复杂度和通信成本。在两个真实数据集上,本文通过实验也证明了我们的协议比以往的隐私保护方案更加有效,并且拥有可接受的计算和通信消耗。在隐私保护的顺风型空间众包任务分配中,主要有如下两方面考虑:一,如何针对顺风型的空间众包任务特性将任务分配给合适的工人以保证任务的高完成率和低成本。二,如何保证这种空间众包任务分配过程中参与用户隐私数据的安全性。本文研究了顺风型空间众包任务分配问题,针对这种类型任务特性,提出了从工人日常移动轨迹中分析其到达某地概率,以分配相应任务的解决方案。同时也给出了相应的空间众包任务分配的隐私保护协议。本文首先证明这种复杂场景的空间任务分配问题是NP-hard问题,并给出相应的贪心算法。然后,对提出的隐私保护框架进行了安全性和性能分析。理论分析和实验验证都证明了我们提出的技术是非常有效的,并且能够很好地解决了这个问题。