Amazon Fraud Detector は、2025 年 11 月 7 日をもって新規顧客に公開されなくなりました。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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# ドキュメント履歴
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以下の表は、Amazon Fraud Detector ユーザーガイドの重要な変更点をまとめたものです。また、お客様からいただいたフィードバックに対応するために、Amazon Fraud Detector ユーザーガイドを頻繁に更新しています。

| 変更 | 説明 | 日付 | 
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| [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。](#doc-history) | 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。既存のお客様は、通常どおりサービスを引き続き使用できます。詳細については、[「Amazon Fraud Detector の可用性の変更](https://docs.aws.amazon.com/frauddetector/latest/ug/frauddetector-availability-change.html)」を参照してください。 | 2025 年 10 月 7 日 | 
| [新しい変数とデータ型](https://docs.aws.amazon.com//frauddetector/latest/ug/variables.html) | Amazon Fraud Detector では、新しい変数タイプと、有用な情報の抽出に使用できるデータ型が導入されています。 | 2023 年 6 月 5 日 | 
| [イベントオーケストレーション](https://docs.aws.amazon.com//frauddetector/latest/ug/event-orchestration.html) | **イベントオーケストレーション**を使用すると、Amazon EventBridge を使用してダウンストリーム処理 AWS のサービス のために にイベントを簡単に送信できます。 | 2023 年 5 月 30 日 | 
| [Lists](https://docs.aws.amazon.com//frauddetector/latest/ug/lists.html) | **Lists** リソースを使用すると、ルールの一部として IP アドレスや E メールアドレスなどの一連の値を参照できます。ルールのリストを使用して、アクセスまたはトランザクションを許可または拒否します。 | 2023 年 2 月 14 日 | 
| [データモデルエクスプローラー](https://docs.aws.amazon.com//frauddetector/latest/ug/create-event-dataset.html#prepare-event-dataset) | **Data Models Explorer** は、Amazon Fraud Detector が不正検出モデルを作成するために必要なデータ要素に関するインサイトを提供します。イベントデータセットを準備する前に、データモデルエクスプローラーを使用します。 | 2022 年 12 月 15 日 | 
| [Account Takeover Insights モデル](https://docs.aws.amazon.com//frauddetector/latest/ug/account-takeover-insights.html) | **アカウント乗っ取りインサイト (ATI)** モデルを使用して、悪意のある乗っ取り、フィッシング、または盗まれた認証情報によって侵害されたアカウントを検出します。 | 2022 年 7 月 21 日 | 
| [章の更新](https://docs.aws.amazon.com//frauddetector/latest/ug/what-is-frauddetector.html) | Amazon Fraud Detector に関する追加情報を含む概要の章を更新しました。 | 2022 年 4 月 11 日 | 
| [変数エンリッチメント](https://docs.aws.amazon.com//frauddetector/latest/ug/create-a-variable.html#variable-enrichments) | これらのデータ要素を使用し、2022 年 2 月 8 日より前にトレーニングされたモデルのパフォーマンスを向上させるために、指定した一部の raw データの強化を有効にします。 | 2022 年 2 月 8 日 | 
| [オプトアウトポリシー](https://docs.aws.amazon.com//frauddetector/latest/ug/opting-out-of-using-your-data-for-service-improvement.html) | **オプトアウトポリシー**を使用して、イベントデータを使用して Amazon Fraud Detector の品質を開発または改善することをオプトアウトします。 | 2022 年 1 月 6 日 | 
| [混乱した代理の防止](https://docs.aws.amazon.com//frauddetector/latest/ug/confused-deputy-prevention.html.html) | サードパーティーまたはクロスサービスエンティティが、アカウント内のリソースにアクセスするためのアクセス許可を持つエンティティを操作しないようにするポリシーを作成します。 | 2021 年 12 月 6 日 | 
| [イベントデータセットの作成](https://docs.aws.amazon.com//frauddetector/latest/ug/create-event-dataset.html) | [**イベントデータセットの作成**] で示されるガイダンスを使用して、モデルをトレーニングするためのデータを準備および収集します。 | 2021 年 11 月 22 日 | 
| [予測の説明](https://docs.aws.amazon.com//frauddetector/latest/ug/prediction-explanation.html) | **予測の説明を使用して**、各イベント変数がモデルの不正予測スコアにどのように影響したかを把握します。 | 2021 年 11 月 10 日 | 
| [トラブルシューティング](https://docs.aws.amazon.com//frauddetector/latest/ug/troubleshoot.html#troubleshoot-training-data) | **トレーニングデータの問題のトラブルシューティング**の情報と使用すると、モデルのトレーニング時に Amazon Fraud Detector コンソールに表示される可能性のある問題の診断と解決に役立ちます。 | 2021 年 10 月 11 日 | 
| [トランザクション不正インサイトモデル](https://docs.aws.amazon.com//frauddetector/latest/ug/transaction-fraud-insights.html) | **トランザクション不正インサイト (TFI)** モデルを使用して、オンラインまたはcard-not-presentトランザクション不正を検出します。 | 2021 年 10 月 11 日 | 
| [ストアドイベント](https://docs.aws.amazon.com//frauddetector/latest/ug/storing-event-data-afd.html) | イベントデータを Amazon Fraud Detector に保存し、保存されたデータを使用して後でモデルをトレーニングします。Amazon Fraud Detector にイベントデータを保存することで、自動計算変数を使用してパフォーマンスを改善し、モデルの再トレーニングを簡素化し、不正ラベルを更新して機械学習のフィードバックループを閉じるモデルをトレーニングできます。 | 2021 年 10 月 11 日 | 
| [モデル変数の重要度](https://docs.aws.amazon.com/frauddetector/latest/ug/model-variable-importance.html) | **モデル変数の重要度**を使用して、モデルのパフォーマンスを上昇または低下させている要因と、どのモデル変数が最も寄与しているかを把握します。次に、全体的なパフォーマンスを向上させるために、モデルを微調整します。 | 2021 年 7 月 9 日 | 
| [との統合 AWS CloudFormation](https://docs.aws.amazon.com/frauddetector/latest/ug/managing-resources-using-cloudformation.html) |  AWS CloudFormation を使用して Amazon Fraud Detector リソースを管理します。 | 2021 年 5 月 10 日 | 
| [バッチ予測](https://docs.aws.amazon.com/frauddetector/latest/ug/batch-predictions.html) | **バッチ予測**を使用して、リアルタイムスコアリングを必要としない一連のイベントの予測を取得します。 | 2021 年 3 月 31 日 | 
| [チャプター再編](https://docs.aws.amazon.com/frauddetector/latest/ug/get-started.html) | 開始方法とその他のセクションの再編 | 2020 年 7 月 17 日 | 
| [初回リリース](https://docs.aws.amazon.com/frauddetector/latest/ug/what-is-frauddetector.html) | 初回リリース | 2019 年 12 月 2 日 |