실시간 예측 - Amazon Fraud Detector
실시간 사기 예측의 작동 방식실시간 사기 예측하기

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실시간 예측

GetEventPredictionAPI를 호출하여 사기 행위에 대한 온라인 활동을 실시간으로 평가할 수 있습니다. 각 요청에서 단일 이벤트에 대한 정보를 제공하고 지정된 탐지기와 관련된 사기 예측 로직을 기반으로 모델 점수 및 결과를 동기적으로 수신합니다.

실시간 사기 예측의 작동 방식

GetEventPredictionAPI는 지정된 감지기 버전을 사용하여 이벤트에 제공된 이벤트 메타데이터를 평가합니다. 평가 중에 Amazon Fraud Detector는 먼저 탐지기 버전에 추가된 모델에 대한 모델 점수를 생성한 다음 그 결과를 평가 규칙에 전달합니다. 규칙은 규칙 실행 모드에서 지정한 대로 실행됩니다 (탐지기 버전 만들기 참조). 응답의 일환으로 Amazon Fraud Detector는 모델 점수와 일치하는 규칙과 관련된 모든 결과를 제공합니다.

실시간 사기 예측하기

실시간 부정 행위를 예측하려면 사기 예측 모델 및 규칙 또는 단순한 규칙 세트가 포함된 탐지기를 만들어 게시했는지 확인하세요.

AWS명령줄 인터페이스 (AWSCLI) 또는 Amazon Fraud Detector SDK 중 하나를 사용하여 GetEventPredictionAPI 작업을 호출하여 이벤트에 대한 부정 행위를 실시간으로 예측할 수 있습니다.

API를 사용하려면 각 요청과 함께 단일 이벤트의 정보를 제공하십시오. 요청의 일부로 Amazon FrauddetectorId Detector가 이벤트를 평가하는 데 사용할 항목을 지정해야 합니다. 필요한 경우 a를 지정할 수 있습니다detectorVersionId. detectorVersionIda가 지정되지 않은 경우 Amazon Fraud Detector는 해당ACTIVE 버전의 탐지기를 사용합니다.

선택적으로 필드에 데이터를 전달하여 SageMaker 모델을 호출할 데이터를 보낼 수externalModelEndpointBlobs 있습니다.

다음을 사용하여 부정 행위를 예측하세요AWS SDK for Python (Boto3)

사기 예측을 생성하려면GetEventPrediction API를 호출하세요. 아래 예제는 완료했다고파트 B: 사기 예측 생성 가정합니다. 응답의 일부로 모델 점수와 일치하는 규칙 및 해당 결과를 받게 됩니다. aws-fraud-detector-samples GitHub 저장소에서GetEventPrediction 요청의 추가 예를 찾을 수 있습니다.

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'
}
)