Au cours de la dernière décennie, la recherche sur la détection des pages Web malveillantes a suscité un grand intérêt tant dans le monde universitaire que dans l'industrie. Dans ce séminaire, nous présentons une revue systématique des techniques de détection des pages web malveillantes en mettant l'accent sur les approches et les principes sous-jacents. Nous classons toutes les approches existantes en cinq catégories : techniques d'analyse statique, techniques d'analyse dynamique, techniques basées sur les listes noires, techniques heuristiques et techniques d'apprentissage automatique.Dans ce travail, nous avons passé en revue les techniques et algorithmes existants créés pour détecter les pages Web malveillantes. Nous avons discuté de la façon dont les pages Web malveillantes affectent les utilisateurs et les entreprises de moteurs de recherche, et motivent la recherche universitaire. Nous avons également présenté un bref aperçu des différentes formes de pages Web malveillantes. Nous nous sommes ensuite penchés sur les différents algorithmes et approches de détection des pages Web malveillantes, et avons analysé leurs caractéristiques et leurs idées sous-jacentes.