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イベントタイプを作成
不正検知モデルを作成する前に、まずイベントタイプを作成する必要があります。イベントタイプを作成するには、不正行為の有無を評価するビジネスアクティビティ(イベント)を定義する必要があります。イベントを定義するには、不正評価に含めるデータセット内のイベント変数を特定し、イベントを開始するエンティティとイベントを分類するラベルを指定する必要があります。
イベントタイプを作成するための前提条件
イベントタイプの作成を開始する前に、以下を完了していることを確認してください。
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データモデルエクスプローラーこのツールを使用して、Amazon Fraud Detector が必要とするデータ要素に関する洞察を得て、不正検出モデルを作成しました。
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データモデルエクスプローラーから得た洞察を使用してイベントデータセットを作成し、そのデータセットを Amazon S3 バケットにアップロードしました。
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が作成され可変エンティティLabels、Amazon Fraud Detector をこのイベントの不正検出モデルの作成に使用させたいと考えています。作成した変数、エンティティタイプ、ラベルがイベントデータセットに含まれていることを確認してください。
イベントタイプは、Amazon Fraud Detector コンソール、API AWS CLI、または AWS SDK を使用して作成できます。
Amazon 詐欺検出器コンソールでイベントタイプを作成する
イベントタイプを作成するには、
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AWSマネジメントコンソールを開き
、アカウントにサインインします。Amazon Fraud Detector に移動します。 -
左側のナビゲーションペインで [イベント] を選択します。
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「イベントタイプ」ページで、「作成」を選択します。
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[イベントタイプの詳細] で、
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「名前」に、イベントの名前を入力します。
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「説明」に、オプションで説明を入力します。
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エンティティで、イベント用に作成したエンティティタイプを選択します。
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[イベント変数] で、
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「このイベントの変数の定義方法の選択」で、
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このイベントのイベント変数をすでに作成している場合は、変数リストから [変数を選択] を選択し、[変数] でこのイベント用に作成した変数を選択します。
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このイベントの変数を作成していない場合は、「トレーニングデータセットから変数を選択」を選択し、
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IAM ロールで、Amazon Fraud Detector にデータセットを含む Amazon S3 バケットへのアクセスに使用させたい IAM ロールを選択します。
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データロケーションに、データセットのロケーションへのパスを入力します。
S3 URI
次のようなパスを使用してください:S3://
.your-bucket-name
/example dataset filename
.csv -
[Upload] (アップロード) を選択します。
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変数には、Amazon Fraud Detector がデータセットファイルから抽出したすべてのイベント変数名が表示されます。
不正行為の検出に変数を含める場合は、変数タイプで変数タイプを選択します。「削除」を選択すると、変数が不正検出の対象から削除されます。リスト内の変数ごとにこの手順を繰り返します。
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「ラベル (オプション)」の「ラベル」で、このイベント用に作成したラベルを選択します。不正なイベントと合法的なイベントには、必ずラベルを1つずつ選択してください。
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このイベントの自動ダウンストリーム処理を設定する場合は、「Amazon でのイベントオーケストレーション EventBridge-オプション」で「Amazon でのイベントオーケストレーションを有効にする」をオンにしてください。EventBridgeイベントオーケストレーションの詳細については、を参照してくださいイベントオーケストレーション。
注記
イベントタイプを作成した後で、イベントオーケストレーションを有効にすることもできます。
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[イベントタイプの作成] を選択します。
AWS SDK for Python (Boto3) を使用したイベントタイプの作成
次の例は、PutEventType
API のサンプルリクエストを示しています。この例では、変数 ip_address
と email_address
、ラベル legit
と fraud
、およびエンティティタイプ sample_customer
を作成したと想定しています。これらのリソースの作成方法については、「リソース」を参照してください。
注記
変数、エンティティタイプ、およびラベルを作成してから、イベントタイプに追加する必要があります。
import boto3 fraudDetector = boto3.client('frauddetector') fraudDetector.put_event_type ( name = 'sample_registration', eventVariables = ['ip_address', 'email_address'], labels = ['legit', 'fraud'], entityTypes = ['sample_customer'])