ドメイン・ウェブインテリジェンス 1 エンドポイント 8 主な機能

ドメイン類似度 API

2つのドメインを比較して類似度を決定します。Levenshtein距離、視覚的類似度、キーボード近接度分析を含む複数のアルゴリズムを使用して潜在的なタイポスクワッティング攻撃を検出します。

カテゴリ ドメイン・ウェブインテリジェンス
エンドポイント 1
主な機能 8
よくある質問 4

統合前に確認できる信頼シグナル

透明なドキュメント、認証済みリクエスト、見える信頼性情報により、本番投入前に DomScan を評価しやすくなります。

ライブ サービスステータス

統合前に、現在のサービス稼働状況と文書化されたエラー応答を確認してください。

OpenAPI API アーティファクト

OpenAPI、Swagger、Postman、CLI、SDK、MCP のリンクにすぐアクセスできます。

API キー 保護されたアクセス

認証付きエンドポイントは API キーを使用し、呼び出し前に明確なクレジットコストを示します。

10,000 無料枠

毎月 10,000 クレジットから始め、利用が増えたときだけアップグレードできます。

この API で実装できること

このページを本番導入向けの概要として使えます。エンドポイント、例、レスポンス形状、DomScan を製品に組み込むためのワークフローをまとめています。

プロダクトワークフロー

ドメイン確認、DNS インテリジェンス、リスクシグナル、エンリッチメントをオンボーディング、検索、社内ツールに組み込めます。

アナリスト自動化

繰り返しの手動検索を、スケジュールジョブ、アラート、再現可能な調査手順に置き換えます。

クリーンな JSON データ

提供元ページをスクレイピングせず、予測可能なフィールド、文書化済みステータスコード、クレジットコストを使えます。

AI と運用ツール

OpenAPI、SDK、Postman、MCP を通じて、エージェント、ダッシュボード、SOAR プレイブック、CRM に接続できます。

統合ワークフロー

最初のリクエストから本番で繰り返し使える状態までのシンプルな流れです。

1
一度認証する

文書化されたヘッダーで API キーを送信し、サービス間で一貫したリクエストを保ちます。

2
例から問い合わせる

curl と HTTP サンプルから始め、パラメータをアプリケーションコードに対応付けます。

3
運用と監視

ステータスコード、クレジットコスト、レスポンスフィールドを使ってリトライ、ログ、アラートを構築します。

開発者キット

機械可読なドキュメント、リクエスト集、SDK、エージェント用ツールへすぐ移動できます。

パラメータとレスポンスのマップ

クライアントに接続する前に、入力、出力フィールド、ステータスコードを確認できます。

リクエストパラメータ

パラメータ

domain1domain2
レスポンスフィールド

レスポンス例

domain1domain2overall_similarityrisk_levelanalysisanalysis.levenshtein_distanceanalysis.levenshtein_similarityanalysis.jaro_winkler_similarityanalysis.visual_similarityanalysis.keyboard_distanceanalysis.common_prefix_lengthanalysis.common_suffix_length
ステータス範囲

HTTP ステータスコード

200400401402429500502503504

エンドポイント

GET /v1/similarity
クレジット: 2認証: 認証が必要です
domain1domain2

統合前に確認できる信頼シグナル

透明なドキュメント、認証済みリクエスト、見える信頼性情報により、本番投入前に DomScan を評価しやすくなります。

サービスステータス API アーティファクト

OpenAPI、Swagger、Postman、CLI、SDK、MCP のリンクにすぐアクセスできます。

API キー 保護されたアクセス

認証付きエンドポイントは API キーを使用し、呼び出し前に明確なクレジットコストを示します。

無料枠 無料でサインアップ

毎月 10,000 クレジットから始め、利用が増えたときだけアップグレードできます。

アクティブ リクエスト例

curl と HTTP サンプルから始め、パラメータをアプリケーションコードに対応付けます。

主な機能

マルチアルゴリズム分析

Levenshtein、Jaro-Winkler、および視覚的類似度アルゴリズムを使用します。

ホモグリフ検出

見た目が似ている文字(0対o、l対1、rn対m)を検出します。

キーボード近接度

隣接するキーボードキーからのタイポを特定します。

リスクレベル評価

重大、高、中、低、またはなしのリスク分類です。

タイポスクワッティング検出

潜在的なタイポスクワッティング攻撃の明示的なフラグです。

詳細なメトリクス

各類似度アルゴリズムの個別スコア。

共通プレフィックス/サフィックス

共有される開始部分と終了部分を識別します。

ブランド保護

なりすましからブランドを保護するための必須ツール。

リクエスト例

GET /v1/similarity bash
curl -H "X-API-Key: $DOMSCAN_API_KEY" "https://domscan.net/v1/similarity?domain1=google.com&domain2=gooogle.com"

レスポンス例

200 OK json
{
  "domain1": "google.com",
  "domain2": "gooogle.com",
  "overall_similarity": 92,
  "risk_level": "critical",
  "analysis": {
    "levenshtein_distance": 1,
    "levenshtein_similarity": 86,
    "jaro_winkler_similarity": 96,
    "visual_similarity": 95,
    "keyboard_distance": 0,
    "common_prefix_length": 2,
    "common_suffix_length": 6
  },
  "matching_methods": ["levenshtein", "jaro-winkler", "visual", "common-suffix"],
  "is_potential_typosquat": true
}

よくある質問

どのアルゴリズムが使用されていますか?

Levenshtein距離、Jaro-Winkler類似度、視覚的類似度(ホモグリフを考慮)、およびキーボード近接度分析を使用します。結果は全体的な類似度スコアに組み合わせられます。

ホモグリフ攻撃とは何ですか?

ホモグリフ攻撃は、見た目が似ている文字を使用して欺瞞的なドメインを作成します。たとえば、「o」の代わりに「0」を使用する、「l」の代わりに「1」を使用する、または「m」の代わりに「rn」を使用します。当社の視覚的類似度分析がこれを検出します。

リスクレベルはどのように決定されますか?

リスクレベルは全体的な類似度と視覚的類似度スコアに基づいています。重大は意図的ななりすましの可能性が非常に高いことを意味します。低は最小限の類似度を意味します。

ブランド監視にこれを使用できますか?

はい!ブランドドメインを新たに登録されたドメインと比較して、潜在的なタイポスクワッティングを検出します。高い類似度スコアは調査を保証しています。

関連ツール&リソース

HTTP ステータスコード

正常な応答、認証の問題、クレジット不足、レート制限、データ未検出、上流サービス障害を判別できるよう、クライアントで処理すべきHTTPステータスコードを明記しています。

成功 200

リクエスト成功

不正なリクエスト 400

無効なパラメータ

未認証 401

APIキーまたはセッションが不足しているか無効です。

支払いが必要 402

このリクエストを実行するためのクレジットが不足しています。

リクエスト過多 429

レート制限を超過

サーバーエラー 500

内部エラー

不正なゲートウェイ 502

上流 RDAP エラー

サービス利用不可 503

上流サービスが利用できないか、一時的にレート制限しています。

ゲートウェイタイムアウト 504

上流の問い合わせがタイムアウトしました。

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