数据共享是从先前工作中获得最大知识的重要步骤,跨领域、跨行业的数据共享更是深入挖掘大数据价值的必要前提。然而随着机器学习、联邦学习等各种数据应用技术的发展,数据共享的技术却发展缓慢。究其原因,制约数据共享技术发展的关键在于数据流通过程的隐私保护。当前存在的去中心化的数据共享交易环境,虽然解决了中心化的交易环境中第三方实体参与度过高,单点故障等弊端,并利用密钥机制实现了交易实体信息的隐私保护,但是忽略了交易数据内容的隐私保护和真实性。数据共享不是一次性交易,必须要保证数据生产者与数据使用者之间的交易对等。但在现有的去中心化交易环境中,数据发生交易之后,数据属权就发生了转移,数据生产者的收益将不能被保证,也就无法实现对等交易。因此,本文在确保交易数据内容隐私的前提下实现数据的对等交易、真实性证明、属权溯源。本文的研究工作包括三个部分:（1）提出了基于Merkle树的数据内容标签算法,为数据共享交易过程提供内容的真实性证明,将数据内容转换成公开的数据标识,隐藏了真实的数据内容,实现了数据内容的隐私保护。（2）提出了基于随机预言的数据属权溯源算法,为交易的数据内容提供了属权证明,配合数据内容标签算法提供的数据内容标识,实现了数据交易过程中的权属保护。相比现有的去中心化数据共享交易环境,基于随机预言的数据属权溯源算法实现了对等交易,为所有权转移的问题提供了一种新颖的研究思路。（3）设计并实现了基于区块链的可信数据交易系统,通过智能合约实现数据内容标签算法和数据属权溯源算法,验证交易数据内容的真实性和实现交易数据的权属保护。本文利用以太坊实现去中心化的数据交易环境,设计密码散列函数,实现基于Merkle树的数据内容标签算法和基于随机预言的数据属权溯源算法,设计基于IPFS的数据存储模型和可信的共享交易过程,并通过智能合约实现数据内容验真和数据属权溯源。实验结果证明,与零知识证明算法相比,在生成数据内容证据方面,基于Merkle树的数据内容标签算法具有更低的计算成本和更高的运行效率;在数据内容真实性验证方面,该算法极大地降低了交易双方的工作量,减少了额外的计算负担。本文采用以太坊keccak256配合随机数对交易过程中的隐私信息进行加密计算,相比于传统的高级加密标准（AES）128和256,降低了智能合约执行开销,计算效率得到显著提升。