本文所研究的Clean Data是世界著名安全软件生产商赛门铁克公司安全响应中心工作中必不可少的组成部分,公司内专门做病毒分析的工作人员,通过对从各种渠道获取的病毒样本进行分析,得到所需数据信息,并及时对病毒数据库更新,同时还有专门的病毒测试人员,对病毒分析工作者得到的可疑样本数据进一步测试,防止发生误报,使得安全产品被更准确更权威的最新病毒特征及时更新升级。而上述两类工作人员,都需要Clean Data的服务,随时查询和比较相应文件的特征属性。尽管如此,误报还是防不胜防。同时,随着网络上计算机病毒的多样性和复杂性,人们对计算机性能方面的要求也越来越高,经常要用杀毒软件对计算机硬盘上所有的文件进行扫描,花费时间的同时,也消耗了内存,影响计算机使用效率。针对这种情况,赛门铁克公司利用Clean Data恰好可以使得用户不用对每一个文件都进行扫描,只需要通过网络使用Clean Data所提供的云服务,扫描不在云服务信任区域内的文件即可。本文作者正是在赛门铁克公司中参与Clean Data工作的基础上,对Clean Data服务进行了相关的研究与实现。本文首先分析了Clean Data的研究背景与现状,介绍了Clean Data的特征信息,Symfony框架、Python、PHP语言和相关数据库技术等；然后在Clean Data服务的应用背景下,对服务平台和相关云服务进行了详细的需求分析,同时分析了数据需求和主要非功能方面的需求；随后设计了Clean Data服务的总体方案和结构,并对服务的相关方面进行了详细设计和实现,得出测试结果；最后总结全文工作,并提出了新的展望。