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Previsão em tempo real
Você pode avaliar atividades on-line em busca de fraudes em tempo real ligando para aGetEventPrediction API. Você fornece informações sobre um único evento em cada solicitação e recebe de forma síncrona uma pontuação do modelo e um resultado com base na lógica de previsão de fraudes associada ao detector especificado.
Como funciona a previsão de fraudes em tempo real
AGetEventPrediction API usa uma versão específica do detector para avaliar os metadados do evento fornecidos para o evento. Durante a avaliação, o Amazon Fraud Detector primeiro gera pontuações de modelo para modelos que são adicionados à versão do detector e, em seguida, passa os resultados para as regras de avaliação. As regras são executadas conforme especificado pelo modo de execução da regra (consulte Criar uma versão do detector). Como parte da resposta, o Amazon Fraud Detector fornece as pontuações do modelo, bem como quaisquer resultados associados às regras correspondentes.
Obtendo previsões de fraudes em tempo real
Para obter previsões de fraudes em tempo real, certifique-se de ter criado e publicado um detector que contenha seu modelo e regras de previsão de fraudes, ou simplesmente um conjunto de regras.
Você pode obter a previsão de fraudes para um evento em tempo real chamando a operação da GetEventPredictionAPI usando a interface de linha deAWS comando (AWSCLI) ou um dos SDKs do Amazon Fraud Detector.
Para usar a API, forneça informações de um único evento com cada solicitação. Como parte da solicitação, você deve especificardetectorId que o Amazon Fraud Detector usará para avaliar o evento. Opcionalmente, você pode especificar umdetectorVersionId. SedetectorVersionId a não for especificado, o Amazon Fraud Detector usará aACTIVE versão do detector.
Opcionalmente, você pode enviar dados para invocar um SageMaker modelo passando os dados no campoexternalModelEndpointBlobs.
Obtenha uma previsão de fraude usando oAWS SDK for Python (Boto3)
Para gerar uma previsão de fraude, chame aGetEventPrediction API. O exemplo abaixo pressupõe que você tenha concluídoParte B: Gere previsões de fraudes. Como parte da resposta, você receberá uma pontuação do modelo, bem como todas as regras correspondentes e os resultados correspondentes. Você pode encontrar exemplos adicionais deGetEventPrediction solicitações no aws-fraud-detector-samples GitHub repositório
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' } )
