自互联网的诞生以来,社会信息化程度的逐渐加深,一方面使得人民生活更加便捷,另一方面,近些年网络安全事件频发,网络安全逐渐得到人们的高度重视。经研究发现,在钓鱼网站、远控木马等网络攻击中常使用大量的非常规域名,为了及时应对这种情况,本文将根据现有的非常规网络域名的文本特点和DNS查询表现特征研究出一套非常规域名检测方法,打击其对网络环境的危害,维护网络安全。面对海量域名,已有的非常规域名检测方法各有优秀之处,也存在部分不足。非常规域名主要实现方式有Fast-Flux和Domain-Flux两种。随着人们网络安全意识的普遍提高,人工设计的钓鱼域名也开始涌现在网络环境中。论文针对Fast-Flux方式的域名,论文根据域名的DNS查询结果,提取域名单次DNS查询返回的IP个数和DNS查询返回IP集合的平均杰卡德距离等特征。对于Domain-Flux方式的域名,论文在前人研究的基础之上,主要考虑动态域名生成算法(Domain Generation Algorithm,DGA)生成的域名的文本特性,提出了域名标签被数字分割的单元数特征,改进了发音特征域名元音字母占比和辅音字母占比,并从熵、长度、语音等方面提取了域名的许多文本特征。对于具有诱导欺骗性质的钓鱼域名,论文结合Levenshtein编辑距离算法和钓鱼域名中的高频敏感词汇,提出了域名伪装特征。本文的非常规域名检测方案大致分为两部分内容,其一是域名分类模型建立,包括域名数据集的收集获取和分类算法的选择,前者包括域名长度、熵值、发音等多项分类特征的提取,其二是分类模型的验证和分析,用测试集验证建立好的分类模型,从精确率、召回率和准确率等方面分析模型的分类效果。在初次模型验证分析过程中发现在部分特定非常规域名的分类上效果不佳,本文又加入了隐马尔可夫特征,提出了域名响应时间稳定性特征,对模型进行优化训练后,再次用测试集对模型进行验证和分析。测试结果表明,本文所提的方法对非常规域名检测的平均准确率为92.7%,精确率都超过93.9%,召回率也在90.7%以上,可用于检测使用了非常规域名的恶意网络攻击。