實時預測 - Amazon Fraud Detector
實時欺詐預測的工作原理獲取實時欺詐預測

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實時預測

您可以通過調用GetEventPrediction API 實時評估在線活動是否有欺詐。您可以在每個要求中提供有關單一事件的資訊，並根據與指定偵測器相關聯的詐騙預測邏輯同步接收模型分數和結果。

實時欺詐預測的工作原理

GetEventPredictionAPI 使用指定的偵測器版本來評估為事件提供的事件中繼資料。在評估期間，Amazon Fraud Detector 會先為新增至偵測器版本的模型產生模型分數，然後將結果傳遞至規則以進行評估。規則會依規則執行模式指定執行 (請參閱建立偵測器版本)。作為回應的一部分，Amazon Fraud Detector 提供模型分數以及與相符規則相關的任何結果。

獲取實時欺詐預測

要獲得實時欺詐預測，請確保您已創建並發布包含欺詐預測模型和規則的檢測器，或者只是一個規則集。

您可以使用AWS命令列界面 (AWSCLI) 或其中一個 Amazon Fraud Detector SDK 呼叫 GetEventPredictionAPI 作業，即時取得事件的詐騙預測。

若要使用 API，請在每個請求中提供單一事件的資訊。作為請求的一部分，您必須指detectorId定 Amazon Fraud Detector 將用於評估事件。您可以選擇指定「」detectorVersionId。如果detectorVersionId未指定，Amazon Fraud Detector 將使用偵測器的ACTIVE 版本。

您可以選擇性地傳送資料以呼叫 SageMaker 模型，方法是在欄位中傳遞資料externalModelEndpointBlobs。

使用以下方式取得詐騙預測AWS SDK for Python (Boto3)

若要產生詐騙預測，請呼叫GetEventPrediction API。以下範例假設您已完成B 部分：產生詐騙預測。作為回應的一部分，您將收到模型分數以及任何匹配的規則和相應的結果。您可以在aws-fraud-detector-samples GitHub 儲存庫中找到其他GetEventPrediction要求範例。

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'
}
)