Amazon Fraud Detector n'est plus ouvert aux nouveaux clients depuis le 7 novembre 2025. Pour des fonctionnalités similaires à Amazon Fraud Detector, explorez Amazon SageMaker AutoGluon, et AWS WAF.

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# Création d'une version du détecteur
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Une version du détecteur définit les règles, l'ordre d'exécution des règles et éventuellement une version du modèle, qui seront utilisés dans le cadre de la demande pour générer des prédictions de fraude. Vous pouvez ajouter n'importe laquelle des règles définies dans un détecteur à la version du détecteur. Vous pouvez également ajouter n'importe quel modèle entraîné sur le type d'événement évalué.

 Le statut de chaque version du détecteur est `DRAFT``ACTIVE`, ou`INACTIVE`. Une seule version du détecteur peut être en `ACTIVE` état à la fois. Au cours de la `GetEventPrediction` demande, Amazon Fraud Detector utilisera le `ACTIVE` détecteur si aucun n'`DetectorVersion`est spécifié.

## Mode d'exécution des règles
<a name="rule-execution-mode"></a>

Amazon Fraud Detector prend en charge deux modes d'exécution de règles différents : `FIRST_MATCHED` et`ALL_MATCHED`.
+ Si le mode d'exécution des règles est sélectionné`FIRST_MATCHED`, Amazon Fraud Detector évalue les règles de manière séquentielle, du début à la dernière, en s'arrêtant à la première règle correspondante. Amazon Fraud Detector fournit ensuite les résultats pour cette seule règle. Si la valeur d'une règle est fausse (non correspondante), la règle suivante de la liste est évaluée.
+ Si le mode d'exécution des règles est activé`ALL_MATCHED`, toutes les règles d'une évaluation sont exécutées en parallèle, quel que soit leur ordre. Amazon Fraud Detector exécute toutes les règles et renvoie les résultats définis pour chaque règle correspondante.

## Créez une version du détecteur à l'aide du AWS SDK pour Python (Boto3)
<a name="create-a-detector-version-using-the-aws-python-sdk"></a>

L'exemple suivant montre un exemple de demande pour l'`CreateDetectorVersion`API. Le mode d'exécution des règles est défini sur. Amazon Fraud Detector évaluera donc les règles de manière séquentielle, du début à la dernière, en s'arrêtant à la première règle correspondante. `FIRST_MATCHED` Amazon Fraud Detector fournit ensuite les résultats pour cette seule règle pendant le`GetEventPrediction response`. 

```
import boto3
fraudDetector = boto3.client('frauddetector')

fraudDetector.create_detector_version(
detectorId = 'sample_detector',
rules = [{
    'detectorId' : 'sample_detector',
    'ruleId' : 'high_fraud_risk',
    'ruleVersion' : '1'
},
{
    'detectorId' : 'sample_detector',
    'ruleId' : 'medium_fraud_risk',
    'ruleVersion' : '1'
},
{
    'detectorId' : 'sample_detector',
    'ruleId' : 'low_fraud_risk',
    'ruleVersion' : '1'
}
],
modelVersions = [{
    'modelId' : 'sample_fraud_detection_model',
    'modelType': 'ONLINE_FRAUD_INSIGHTS',
    'modelVersionNumber' : '1.00'
}],
ruleExecutionMode = 'FIRST_MATCHED'
)
```

Pour mettre à jour l'état d'une version du détecteur, utilisez l'`UpdateDetectorVersionStatus`API. L'exemple suivant met à jour le statut de la version du détecteur de `DRAFT` à`ACTIVE`. Lors d'une `GetEventPrediction` demande, si aucun identifiant de détecteur n'est spécifié, Amazon Fraud Detector utilisera la `ACTIVE` version du détecteur. 

```
import boto3
fraudDetector = boto3.client('frauddetector')

fraudDetector.update_detector_version_status(
detectorId = 'sample_detector',
detectorVersionId = '1',
status = 'ACTIVE'
)
```