随着互联网的发展,一些传统违法活动逐渐变成了网络黑产。由于具有极强的盈利能力和传播力,非法网络赌博对社会造成了极大危害。赌博网站通过将服务器开设在境外,规避了法律上的风险,这使得公安机关只能通过技术手段和宣传手段保护民众免受其害。为了应对公安机关的封禁,在大量域名下部署同一套赌博网站已成为违法分子的主要生存手段。针对其大量重复部署的显著特征,许多研究思路被提出以力图从整个网站的层面提取模板特征用于检测。本文提出了一种基于网站链接结构和部分关键信息的模板特征用于赌博网站的分类检测。首先,本文利用多个渠道获取赌博网站域名并对网站内容进行了充分调研,提出了多种新特征用于检测。其次,设计并实现了基于爬虫框架的数据获取模块,爬取数据并提取特征,形成实验数据集。接下来,研究选取了支持向量机、K近邻及多项式朴素贝叶斯作为备选算法并进行了对比实验,确定了适合赌博网站检测的分类算法。然后,本文设计并实现了赌博网站模板特征提取与匹配算法,并基于模板特征实现了优化的分类检测模型。最后,在进行理论证明后,在实验中证明了采用本文提出的网站模板特征优化后的赌博网站分类检测模型具有显著的高效性。实验结果表明,基于本文特征集的赌博网站分类检测模型中,线性支持向量机分类器具有最佳的分类效果。另外,基于本文提出模板特征优化后的检测模型综合提高了87.96%的检测效率。