该论文通过数据驱动的方法，系统分析了影响钓鱼域名注册的关键因素。网络犯罪分子长期以来依赖域名进行钓鱼、垃圾邮件、恶意软件分发和僵尸网络操作，他们不断注册新的域名用于恶意活动。以往研究表明，恶意注册集中在少数注册商和顶级域（TLD）中，但尚无研究系统分析驱动滥用的因素。本文收集了14,500个恶意域名和15,400个良性域名，提取了73个特征，涵盖注册属性、主动验证和被动安全实践三类潜在因素。使用广义线性模型（GLM）回归分析发现：每降低1美元注册费，恶意域名注册增加49%；提供免费捆绑服务（如虚拟主机）使钓鱼活动激增88%；严格的注册限制可将滥用减少63%；而提供API接口用于域名注册或账户创建的注册商，恶意域名数量飙升401%。这些结果使域名注册链中的中介能够制定针对性的反滥用措施，同时兼顾经济利益。该研究填补了理解不同变量如何影响恶意注册的关键空白，为安全策略制定提供了实证依据。