Las aplicaciones web modernas ofrecen diversas APIs para la interacción de datos. Sin embargo, a medida que aumenta el número de estas APIs, también lo hace el potencial de amenazas de seguridad. Básicamente, más APIs en una aplicación pueden llevar a vulnerabilidades más detectables. Por lo tanto, es crucial identificar las APIs de la forma más exhaustiva posible en las aplicaciones web. Sin embargo, esta tarea enfrenta desafíos debido a la creciente complejidad de las técnicas de desarrollo web y la abundancia de páginas web similares. En este documento, proponemos APIMiner, un marco para identificar APIs en aplicaciones web mediante el recorrido dinámico de páginas web basado en el análisis de similitud de estados de páginas web. APIMiner primero construye un modelo de página web basado en los elementos HTML de la página web actual. Luego, APIMiner utiliza este modelo para representar el estado de la página. A continuación, APIMiner evalúa la similitud de cada elemento en el modelo de página y determina la similitud del estado de la página en función de estos valores de similitud. A partir de los diferentes estados de la página, APIMiner extrae las APIs de interacción de datos en la página. Realizamos experimentos extensos para evaluar la efectividad de APIMiner. En el análisis de similitud, nuestro método supera a métodos de vanguardia como NDD y mNDD en la distinción precisa de páginas similares. Comparamos APIMiner con herramientas de vanguardia (por ejemplo, Enemigo del Estado, Crawlergo y Wapiti3) para la identificación de APIs. APIMiner destaca en el número de APIs identificadas (promedio 1136) y la cobertura de código (promedio 28,470). En comparación con estas herramientas, en promedio, APIMiner identifica 7.96 veces más APIs y aumenta la cobertura de código en un 142.72%.