近年来,城市居民生活水平得到很大的提升,居民日常出行对出租车的依赖程度也不断增强,随着科技的发展,各种各样应用软件的出现也开始影响着我们的生活,网约车服务作为出租车领域的一项突破,逐渐成为了一个完善的服务体系,网约车服务能够减少乘客与司机的等待时间,提高出行效率,为出行带来很多便利,但另一方面,它引发的安全问题并没有得到足够的重视,由网约车服务引发的信息泄露使我们的隐私无法得到应有的保护。本文主要针对网约车服务的隐私保护问题,通过结合加密技术与路网匹配方法,对现有的网约车服务进行了改进,通过设计密文下路网匹配的算法从而实现隐私保护下的匹配服务。本文旨在完成隐私保护下的行程匹配功能,为了简化密文下的计算量,提高行程匹配的效率,本文结合了路网嵌入算法,对原始坐标进行了高维化拓展,并在不同的维度下对匹配的准确性进行测试。为了进一步缩减整个匹配流程的计算时间,在设计中将路网嵌入的计算分为明文下预计算与密文比较计算两方面进行,预计算进行了路网地图的预处理,从而服务器能够对可用的司机进行筛选,极大程度地减小计算量。同时,本文使用了部分同态加密(Partial Homomorphic Encryption)的性质来完成密文下的一系列运算,通过设计两个服务器间的安全比较方法,从而在计算服务器无法获得明文的条件下能够比较密文间的大小,并进行密文下的基本运算,从而将路网嵌入与同态加密进行有效的结合。在计算完成后,服务器得到最邻近的司机序号,并将结果发送给司机与乘客双方,完成一次匹配。