リアルタイム予測の取得 - Amazon Fraud Detector
リアルタイム不正予測の仕組みリアルタイムの不正予測の取得

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リアルタイム予測の取得

GetEventPrediction API を呼び出して、オンライン上の不正行為をリアルタイムで評価できます。各リクエストで 1 つのイベントに関する情報を提供し、指定したディテクターに関連付けられた不正予測ロジックに基づいて、モデルスコアと結果を同期的に受け取ります。

リアルタイム不正予測の仕組み

-GetEventPrediction API は、指定されたディテクターバージョンを使用して、イベントに提供されたイベントメタデータを評価します。評価中、Amazon Fraud Detector は、まずディテクターバージョンに追加されたモデルのモデルスコアを生成してから、その結果をルールに渡して評価します。ルールは、ルール実行モードで指定されたとおりに実行されます (ディテクターバージョンの作成を参照)。Amazon Fraud Detector は、レスポンスの一部として、一致したルールに関連する結果だけでなく、モデルスコアも提供します。

リアルタイムの不正予測の取得

リアルタイムの不正予測を取得するには、不正予測モデルとルール (つまりルールセット) を含むディテクターを作成して発行していることを確認してください。

AWSコマンドラインインターフェイス (AWSCLI) または Amazon Fraud Detector SDK の 1 つを使用して GetEventPredictionAPI オペレーションを呼び出すことにより、イベントの不正予測をリアルタイムで取得できます。

API を使用するには、リクエストごとに 1 つのイベントの情報を指定します。リクエストの一部として、Amazon Fraud Detector がイベントの評価に使用する detectorId を指定する必要があります。必要に応じて、detectorVersionId を指定できます。detectorVersionId が指定されていない場合、Amazon Fraud Detector は ACTIVE バージョンのディテクターを使用します。

必要に応じて、フィールドにデータを渡すことで、 SageMaker データを送信してモデルを呼び出すことができますexternalModelEndpointBlobs。

AWS SDK for Python (Boto3) を使用した不正予測の取得

不正予測を生成するには、GetEventPrediction API を呼び出します。以下の例では、パート B: 不正予測を生成する を完了していることを前提としています。レスポンスの一環として、モデルスコア、一致したルールとそれに対応する結果を受け取ります。GetEventPredictionaws-fraud-detector-samples GitHub リクエストのその他の例はリポジトリにあります。

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'
}
)