Amazon Fraud Detector は、2025 年 11 月 7 日以降、新規のお客様に公開されなくなります。Amazon Fraud Detector を使用する場合は、その日より前にサインアップします。Amazon Fraud Detector と同様の機能については、Amazon SageMaker、AutoGluon、および を参照してください AWS WAF。
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ディテクターバージョンの作成
ディテクターバージョンは、不正予測の生成リクエストの一部として使用されるルール、ルール実行順序、およびオプションでモデルバージョンを定義します。ディテクター内で定義された任意のルールをディテクターバージョンに追加できます。また、評価されたイベントタイプでトレーニングされたモデルを追加することもできます。
ディテクターの各バージョンのステータスは、DRAFT、ACTIVE、または INACTIVE です。一度に 1 つのディテクターバージョンのみが ACTIVE ステータスになることができます。GetEventPrediction リクエスト中、DetectorVersion が指定されていない場合、Amazon Fraud Detector は ACTIVE ディテクターを使用します。
ルール実行モード
Amazon Fraud Detector は、FIRST_MATCHED と ALL_MATCHED の 2 つの異なるルール実行モードをサポートしています。
ルール実行モードが
FIRST_MATCHEDの場合、Amazon Fraud Detector はルールを最初から最後の順で順番に評価し、最初に一致したルールで停止します。Amazon Fraud Detector は、その 1 つのルールの結果を示します。ルールが false(一致しない)と評価されると、リスト内の次のルールが評価されます。ルール実行モードが
ALL_MATCHEDである場合、順序に関係なく、評価内のすべてのルールが並行して実行されます。Amazon Fraud Detector はすべてのルールを実行し、一致するルールごとに定義された結果を返します。
を使用してディテクターバージョンを作成する AWS SDK for Python (Boto3)
次の例は、CreateDetectorVersion API のサンプルリクエストを示しています。ルール実行モードが FIRST_MATCHED に設定されていると、Amazon Fraud Detector はルールを最初から最後の順で順番に評価し、最初に一致したルールで停止します。Amazon Fraud Detector は、GetEventPrediction response 中、その 1 つのルールの結果を示します。
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' )
ディテクターバージョンのステータスを更新するには、UpdateDetectorVersionStatus API を使用します。次の例では、ディテクターバージョンのステータスを DRAFT から ACTIVE に更新します。GetEventPrediction リクエスト中、ディテクター ID が指定されていない場合、Amazon Fraud Detector は ACTIVE バージョンのディテクターを使用します。
import boto3 fraudDetector = boto3.client('frauddetector') fraudDetector.update_detector_version_status( detectorId = 'sample_detector', detectorVersionId = '1', status = 'ACTIVE' )