网络数据共享是网络测量领域中的重要研究方向。在互联网研究中,流量数据尤其是多域数据对流最工程、性能评价、安全测试等方面工作有重要意义。然而,由于数据安全等原因,目前公开的流量数据非常有限,数据净化正是解决数据共享过程中数据安全和隐私泄露问题的钥匙。另外,在真实网络行为中,大部分流量流经多个管理域,不同域之间存在商业竞争,全网流量数据的获得更加困难,如何实现多域之间安全地共享数据是困扰网络研究人员的难题。不仅如此,如何评估数据共享的效果,即评估数据共享所面临的安全风险,以及数据净化所带来的可用性损失,也足迫切需要解决的问题。针对上述问题,本课题主要包含如下内容：1)整理分析现存的数据净化方法并优化相关算法,提出新的数据恢复方法；考虑多文件格式和多数据字段,设计并开发数据净化工以适应实际的网络数据净化需求。2)提出基于可信第三方的域间流量数据净化和共享模型,使得多方在协作方式下可以进行数据共享和研究。3)探索共享数据的安全性和可用性；提出评估共享数据安全性的详细策略和方式,并探索数据可用性的计算方式。