> For the complete documentation index see https://domscan.net/llms.txt. Markdown versions of every docs page are available by appending .md to the page URL.

Source: https://domscan.net/nl/docs/similarity

# Domeinovereenkomst

Bekijk de API-documentatie voor Domeinovereenkomst, aanvraagparameters, responsvelden, codevoorbeelden en foutafhandeling voor DomScan-integraties.

Vergelijk twee domeinen op visuele en tekstuele overeenkomst met meerdere algoritmen, waaronder Levenshtein-afstand, Jaro-Winkler-overeenkomst en visuele homoglief-analyse. Handig voor het detecteren van typosquatting, merkimitatie en phishingdomeinen.

GET /v1/similarity

#### Queryparameters

| Parameter | Type | Beschrijving |
| --- | --- | --- |
| domain1 vereist | string | Eerste domein (meestal het legitieme domein) |
| domain2 vereist | string | Tweede domein (mogelijk verdacht domein) |

#### Overeenkomstalgoritmen

| Algoritme | Beschrijving |
| --- | --- |
| `levenshtein` | Bewerk afstand genormaliseerd (0-1) |
| `jaro_winkler` | Voorvoegsel-gewogen tekenreeksovereenkomst |
| `visual` | Homoglief/lookalike-tekendetectie |

#### Voorbeeldverzoek

```bash
curl -H "X-API-Key: your-api-key" "https://domscan.net/v1/similarity?domain1=paypal.com&domain2=paypa1.com"
```

```python
import requests

domscan = requests.Session()
domscan.headers.update({"X-API-Key": "your-api-key"})

# Check multiple suspicious domains
legit = "paypal.com"
suspects = ["paypa1.com", "paypaI.com", "pаypal.com"]  # Note: last one has Cyrillic 'а'

for suspect in suspects:
    response = domscan.get(
        "https://domscan.net/v1/similarity",
        params={"domain1": legit, "domain2": suspect}
    )
    data = response.json()
    print(f"{suspect}: {data['typosquatting_risk']} risk (visual: {data['similarity']['visual']:.2f})")
```

#### Voorbeeldantwoord

```json
{
  "domain1": "paypal.com",
  "domain2": "paypa1.com",
  "similarity": {
    "levenshtein": 0.86,
    "jaro_winkler": 0.93,
    "visual": 0.95
  },
  "is_similar": true,
  "typosquatting_risk": "high",
  "homoglyphs_detected": ["l → 1"],
  "risk_factors": ["character_substitution", "high_visual_similarity"]
}
```

#### Antwoordvelden

| Veld | Type |
| --- | --- |
| `domain1` | string |
| `domain2` | string |
| `overall_similarity` | number |
| `risk_level` | string |
| `analysis` | object |
| `analysis.levenshtein_distance` | integer |
| `analysis.levenshtein_similarity` | number |
| `analysis.jaro_winkler_similarity` | number |
| `analysis.visual_similarity` | number |
| `analysis.keyboard_distance` | number |
| `analysis.common_prefix_length` | integer |
| `analysis.common_suffix_length` | integer |
| `matching_methods[]` | string[] |
| `is_potential_typosquat` | boolean |
| `checked_at` | string |
| `meta` | object |