Amazon Fraud Detector non è più aperto a nuovi clienti a partire dal 7 novembre 2025. Per funzionalità simili a Amazon Fraud Detector, esplora Amazon SageMaker AutoGluon, e. AWS WAF

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# Parte B: Generazione di previsioni sulle frodi
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La previsione delle frodi è una valutazione delle frodi per un'attività commerciale (evento). Amazon Fraud Detector utilizza rilevatori per generare previsioni di frode. Un rilevatore contiene una logica di rilevamento, ad esempio modelli e regole, per un evento specifico che desideri valutare per individuare eventuali frodi. La logica di rilevamento utilizza regole per indicare ad Amazon Fraud Detector come interpretare i dati associati al modello. In questo tutorial, valuti l'evento di registrazione dell'account utilizzando il set di dati di esempio di registrazione dell'account che hai caricato in precedenza. 

Nella parte A, hai creato, addestrato e distribuito il tuo modello. Nella Parte B, crei un rilevatore per il tipo di `sample_registration` evento, aggiungi il modello distribuito, crei regole e un ordine di esecuzione delle regole, quindi crei e attivi una versione del rilevatore da utilizzare per generare previsioni di frode.

## Fase 1: Costruisci un rilevatore
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**Per creare un rilevatore**

1. **Nel riquadro di navigazione a sinistra della console Amazon Fraud Detector, scegli Detectors.**

1. Scegli **Crea rilevatore**.

1. Nella pagina **Definisci i dettagli del rilevatore**, inserisci `sample_detector` il nome del rilevatore. Facoltativamente, inserisci una descrizione per il rilevatore, ad esempio. `my sample fraud detector`

1. **Per **Tipo di evento**, selezionate sample\$1registration.** Questo è l'evento che hai creato nella parte A di questo tutorial. 

1. Scegli **Next (Successivo)**. 

## Fase 2: Aggiungere un modello
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Se hai completato la parte A di questo tutorial, probabilmente hai già un modello Amazon Fraud Detector disponibile da aggiungere al tuo rilevatore. Se non hai già creato un modello, vai alla Parte A e completa i passaggi per creare, addestrare e distribuire un modello, quindi continua con la Parte B. 

1. Nel campo **Aggiungi modello (facoltativo)**, scegli **Aggiungi modello**.

1. Nella pagina **Aggiungi modello**, per **Seleziona modello, scegli il nome del modello** Amazon Fraud Detector che hai distribuito in precedenza. Per **Select version**, scegli la versione del modello distribuito.

1. Scegliere **Add model (Aggiungi modello)**.

1. Scegli **Next (Successivo)**.

## Fase 3: Aggiungere regole
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Una regola è una condizione che indica ad Amazon Fraud Detector come interpretare il punteggio delle prestazioni del modello durante la valutazione della previsione delle frodi. Per questo tutorial, crei tre regole:`high_fraud_risk`,, `medium_fraud_risk` e. `low_fraud_risk`

1. Nella pagina **Aggiungi regole**, in **Definisci una regola**, inserisci `high_fraud_risk` il nome della regola e in **Descrizione - facoltativo**, immetti **This rule captures events with a high ML model score** come descrizione per la regola.

1. In **Expression**, inserisci la seguente espressione di regola utilizzando il linguaggio di espressione delle regole semplificato di Amazon Fraud Detector:

   `$sample_fraud_detection_model_insightscore > 900`

1. **In **Risultati**, scegli Crea un nuovo risultato.** Un risultato è il risultato di una previsione di frode e viene restituito se la regola corrisponde durante una valutazione. 

1. In **Crea un nuovo risultato**, inserisci `verify_customer` come nome del risultato. Facoltativamente, inserisci una descrizione.

1. Scegli **Salva risultato.** 

1. Scegli **Aggiungi regola** per eseguire il controllo di convalida delle regole e salvare la regola. Dopo la creazione, Amazon Fraud Detector rende la regola disponibile per l'uso nel tuo rilevatore.

1. Scegli **Aggiungi un'altra regola**, quindi scegli la scheda **Crea regola**. 

1. Ripeti questa procedura altre due volte per creare le tue `low_fraud_risk` regole `medium_fraud_risk` e utilizzando i seguenti dettagli della regola: 
   + rischio\$1fraud\$1medio

     Nome della regola: `medium_fraud_risk`

     Risultato: `review`

     Espressione:

     `$sample_fraud_detection_model_insightscore <= 900 and`

     `$sample_fraud_detection_model_insightscore > 700`
   + low\$1fraud\$1risk

     Nome della regola: `low_fraud_risk`

     Risultato: `approve`

     Espressione:

     `$sample_fraud_detection_model_insightscore <= 700`

   Questi valori sono esempi utilizzati per questo tutorial. Quando crei regole per il tuo rilevatore, usa valori appropriati per il tuo modello e il tuo caso d'uso,

1. Dopo aver creato tutte e tre le regole, scegliete **Avanti**. 

   Per ulteriori informazioni sulla creazione e la scrittura di regole, consulta [Regole](rules.md) e[Linguaggio di riferimento delle regole](rule-language-reference.md).

## Fase 4: Configurare l'esecuzione e l'ordine delle regole
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La modalità di esecuzione delle regole incluse nel rilevatore determina se tutte le regole definite vengono valutate o se la valutazione delle regole si interrompe alla prima regola corrispondente. Inoltre, l'ordine delle regole determina l'ordine in cui si desidera che la regola venga eseguita. 

La modalità di esecuzione delle regole predefinita è`FIRST_MATCHED`. 

**Prima abbinata**  
La modalità di esecuzione della prima regola corrispondente restituisce i risultati della prima regola corrispondente in base all'ordine delle regole definito. Se si specifica `FIRST_MATCHED`, Amazon Fraud Detector valuta le regole in sequenza, dalla prima all'ultima, fermandosi alla prima regola corrispondente. Amazon Fraud Detector fornisce quindi i risultati per quella singola regola.   
L'ordine in cui esegui le regole può influire sul risultato della previsione delle frodi che ne risulta. Dopo aver creato le regole, riordina le regole per eseguirle nell'ordine desiderato seguendo questi passaggi:   
Se la `high_fraud_risk` regola non è già in cima all'elenco delle regole, scegli **Ordina**, quindi scegli **1**. Questo si `high_fraud_risk` sposta nella prima posizione.  
Ripeti questo processo in modo che la tua `medium_fraud_risk` regola sia in seconda posizione e la tua `low_fraud_risk` regola sia in terza posizione.

**Tutti abbinati**  
La modalità di esecuzione di tutte le regole corrispondenti restituisce i risultati per tutte le regole corrispondenti, indipendentemente dall'ordine delle regole. Se lo specifichi`ALL_MATCHED`, Amazon Fraud Detector valuta tutte le regole e restituisce i risultati per tutte le regole corrispondenti.

**Seleziona `FIRST_MATCHED` per questo tutorial, quindi scegli Avanti.**