Geliştirici Referansı

Alan adı benzerliği

Alan adı benzerliği API belgelerini, istek parametrelerini, yanıt alanlarını, kod örneklerini ve DomScan entegrasyonları için hata işlemeyi inceleyin.

Alan adı benzerliği

Levenshtein mesafesi, Jaro-Winkler benzerliği ve görsel homoglyph analizi da dahil olmak üzere birden fazla algoritma kullanarak iki alan adını görsel ve metinsel olarak karşılaştırın. Yazım hatası, marka kimlik taklidi ve kimlik avı alan adlarını algılamak için gereklidir.

GET /v1/similarity

Sorgu Parametreleri

Parametre	Tür	Açıklama
domain1 gerekli	string	İlk alan adı (genellikle yasal alan adı)
domain2 gerekli	string	İkinci alan adı (potansiyel olarak şüpheli alan adı)

Benzerlik algoritmaları

Algorithm	Açıklama
`levenshtein`	Normalleştirilmiş düzenleme mesafesi (0-1)
`jaro_winkler`	Ön ek ağırlıklı dize benzerliği
`visual`	Homoglyph/benzer görünümlü karakter tespiti

Örnek İstek

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

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})")

Örnek Yanıt

{
  "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"]
}

Yanıt Alanları

Alan	Tür
`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