随着互联网的蓬勃发展和网民数量的与日俱增,恶意网站对人们带来的安全威胁也是数不胜数。例如赌博、反动组织、假冒、钓鱼、诈骗等一系列非法网站。为了应对这种恶意行为,传统的方法是通过黑名单的方式来阻止。然而,随着一些新的网络技术的应用,恶意网站的层出不穷使得传统方式难以应对。在恶意网站为其恶意行为引入灵活性的同时,不可避免的引入了一些不同于正常网站的特征。恶意网站识别技术作为网络安全中的核心抵御技术,能有效识别并预防一系列的安全威胁,保护网络使用的安全性、健康性。本文通过对比分析国内外关于恶意网站的研究成果及现状,针对赌博网站领域,选出了本系统适用的赌博网站识别技术。系统的主要功能包括:数据采集模块、数据预处理模块、数据存储模块、数据识别模块。该系统是一个研究性项目,基于公司的数据分析系统,着重研究赌博网站,对主要功能模块做出详细分析,给出用例说明。在监控网站的实时监控前提下,本文将针对各大模块,设计赌博网站数据从采集之后到使用的整体流转过程,最后使得识别数据能够被实时的产出。同时,为了便于维护与二次开发,遵循团队主流技术路线,赌博网站识别系统的实现将基于Linux操作系统,使用Python语言、Scrapy框架进行开发,根据选取的各个机器学习算法中准确率的高低采取适用的机器学习算法进行识别,以完成网页数据的采集、预处理、存储与识别等功能,最终达到可以通过对互联网新涌现出来的网站数据进行统计和分析,可以以一定的准确度对其进行识别,将识别数据持久化,存储于ElasticSearch等存储系统中,为下游所有服务提供优质而全面的数据来源。用于恶意网站分析与一系列安全设备中。赌博网站识别系统目前已经完成并作为一个核心组件实际运行在公司的数据分析系统中,并针对识别准确度在不断完善中,为安全防护提供服务。