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Vorhersage in Echtzeit
Sie können Online-Aktivitäten in Echtzeit auf Betrug hin auswerten, indem Sie dieGetEventPrediction API aufrufen. Sie geben in jeder Anfrage Informationen zu einem einzelnen Ereignis an und erhalten synchron eine Modellbewertung und ein Ergebnis, das auf der mit dem angegebenen Detektor verknüpften Betrugsvorhersagelogie basiert.
So funktioniert die Betrugsvorhersage in Echtzeit
DieGetEventPrediction API verwendet eine angegebene Detektorversion, um die für das Ereignis bereitgestellten Ereignismetadaten auszuwerten. Während der Bewertung generiert Amazon Fraud Detector zunächst Modellwerte für Modelle, die der Detektorversion hinzugefügt wurden, und leitet die Ergebnisse dann an die Regeln zur Bewertung weiter. Die Regeln werden gemäß dem Regelausführungsmodus ausgeführt (siehe Erstellen einer Detektorversion). Als Teil der Antwort liefert Amazon Fraud Detector Modellbewertungen sowie alle Ergebnisse, die mit den abgeglichenen Regeln verknüpft sind.
Betrugsprognose in Echtzeit abrufen
Um Betrugsvorhersagen in Echtzeit zu erhalten, stellen Sie sicher, dass Sie einen Detektor erstellt und veröffentlicht haben, der Ihr Betrugsvorhersagemodell und Ihre Regeln oder einfach einen Regelsatz enthält.
Sie können Betrugsvorhersagen für ein Ereignis in Echtzeit abrufen, indem Sie den GetEventPredictionAPI-Vorgang über dieAWS Befehlszeilenschnittstelle (AWSCLI) oder eines der Amazon Fraud Detector-SDKs aufrufen.
Um die API zu verwenden, geben Sie bei jeder Anfrage Informationen zu einem einzelnen Ereignis an. Im Rahmen der Anfrage müssen Sie angebendetectorId, dass Amazon Fraud Detector das Ereignis auswerten soll. Optional können Sie eine angebendetectorVersionId. Wenn ein nicht angegebendetectorVersionId ist, verwendet Amazon Fraud Detector dieACTIVE Version des Detektors.
Sie können optional Daten senden, um ein SageMaker Modell aufzurufen, indem Sie die Daten in das Feld übergebenexternalModelEndpointBlobs.
Holen Sie sich eine Betrugsvorhersage mit demAWS SDK for Python (Boto3)
Rufen Sie dieGetEventPrediction API auf, um eine Betrugsvorhersage zu generieren. Im folgenden Beispiel wird davon ausgegangen, dass Sie den Vorgang abgeschlossen habenTeil B: Generieren Sie Betrugsvorhersagen. Als Teil der Antwort erhalten Sie eine Modellbewertung sowie alle übereinstimmenden Regeln und die entsprechenden Ergebnisse. Weitere Beispiele fürGetEventPrediction Anfragen finden Sie im aws-fraud-detector-samples GitHub Repository
import boto3 fraudDetector = boto3.client('frauddetector') fraudDetector.get_event_prediction( detectorId = 'sample_detector', eventId = '802454d3-f7d8-482d-97e8-c4b6db9a0428', eventTypeName = 'sample_registration', eventTimestamp = '2020-07-13T23:18:21Z', entities = [{'entityType':'sample_customer', 'entityId':'12345'}], eventVariables = { 'email_address' : 'johndoe@exampledomain.com', 'ip_address' : '1.2.3.4' } )
