Amazon Fraud Detector-Dokumentation

Verstehen Sie, was Amazon Fraud Detector ist, wie es funktioniert und wie Sie es für Ihren Geschäftsanwendungsfall verwenden können.

Bevor Sie mit Amazon Fraud Detector beginnen, richten Sie die zu verwendenden Schnittstellen ein.

Verwenden Sie das Tutorial, um mithilfe der AWS-Managementkonsole oder dem AWS SDK für Python mit Amazon Fraud Detector loszulegen.

Wählen Sie einen Modelltyp für Ihren Geschäftsanwendungsfall aus und gewinnen Sie Einblicke in die Datensatzanforderungen für den Modelltyp.

Erfassen Sie mithilfe der Erkenntnisse, die für den von Ihnen ausgewählten Modelltyp bereitgestellt wurden, für Ihren Anwendungsfall Daten aus Ihrem Unternehmen.

Definieren Sie das Ereignis, das Sie für die Betrugsbewertung verwenden möchten. Ein Ereignis ist die Geschäftsaktivität, die Sie hinsichtlich des Betrugsrisikos bewerten möchten. Ein Ereignistyp definiert die Struktur des einzelnen Ereignisses.

Speichern Sie die Daten, die Sie aus Ihrem Unternehmen für das Ereignis erfasst haben, das Sie auf Betrug überprüfen möchten. Sie können Ihren Datensatz intern mit Amazon Fraud Detector oder extern mit Amazon S3 speichern.

Amazon Fraud Detector erstellt mithilfe des Modelltyps, den Sie für den von Ihnen definierten Ereignistyp auswählen, ein Betrugserkennungsmodell. Das Modell von Ihnen vorbereiteten Datensatz trainiert.

im Rahmen des Modelltrainings generiert Amazon Fraud Detector einen Modellleistungswert und andere Modellleistungsmetriken. Bewerten Sie die Leistung Ihres Modells mithilfe der Metriken.

Erstellen Sie einen Detektor, indem Sie Ihr trainiertes Modell und Regeln zur Betrugserkennung hinzufügen. Der Detector ist ein Container, der ein Betrugserkennungsmodell und Regeln für ein bestimmtes Geschäftsereignis enthält, das Sie auf Betrug überprüfen möchten.

Stellen Sie den Detektor in Ihrer Produktionsumgebung bereit.

Rufen Sie Betrugsprognosen für ein einzelnes Ereignis in Echtzeit oder für eine Reihe von Ereignissen offline ab. Verwenden Sie dann Vorhersageerklärungen, um zu erfahren, wie sich jede Variable, die Sie in Ihrem Datensatz verwenden, auf den Betrugsvorhersagewert Ihres Modells auswirkt.

Richten Sie die Orchestrierung ein, um Ihre Ereignisdaten an andere AWS-Services zu senden, damit die Ereignisse nach der Betrugsprognose weiterverarbeitet werden können.

Erfahren Sie, wie Sie die Ressourcen verwalten, die die Modelle und Detektoren verwenden, um Ihre Geschäftsereignisse auf Betrug zu überprüfen. Ressourcen können Variablen, Regeln, Ergebnisse, Bezeichnungen, Listen und Entitäten sein.

Erfahren Sie, wie Sie Amazon Fraud Detector konfigurieren müssen, um den Ressourcenzugriff zu steuern, Ihre Daten zu schützen und Ihre Sicherheits- und Compliance-Ziele zu erreichen.

Mit den von AWS bereitgestellten Überwachungstools können Sie Amazon Fraud Detector überwachen, melden, wenn etwas nicht stimmt, und gegebenenfalls Maßnahmen ergreifen.

Beschreibt alle API-Operationen für Amazon Fraud Detector und enthält Beispielanfragen, Antworten und Fehler für die unterstützten Webservice-Protokolle.

Beschreibt alle Klassen, die in der Amazon Fraud Detector AWS SDK für Python (Boto3) enthalten sind.

Beschreibt alle API-Operationen für die AWS SDK für JavaScript, mit Beispielanfragen, Antworten und Fehlern für die unterstützten Webservice-Protokolle.

Darin werden die in der AWS CLI verfügbaren Funktionen Amazon Fraud Detector-Befehle dokumentiert.

Dokumentiert die Referenzinformationen für alle Amazon Fraud Detector-Ressourcen und Eigenschaftstypen, die CloudFormation unterstützt.

Auf der Produktseite von Amazon Fraud Detector können Sie sich einen Überblick über das Produkt verschaffen und erfahren, ob es Ihrem Geschäftsanwendungsfall entspricht.

Hier finden Sie Antworten auf häufig gestellte Fragen.

Mithilfe der Blogs können Sie Lösungen zur Betrugserkennung für Ihren Geschäftsanwendungsfall erstellen.

Stellen Sie Fragen oder stöbern Sie in den Fragen und Antworten, um Lösungen für Probleme mit Ihrem speziellen Anwendungsfall zu finden.