Amazon Fraud Detector는 2025년 11월 7일부터 신규 고객에게 더 이상 공개되지 않습니다. Amazon Fraud Detector와 유사한 기능을 알아보려면 Amazon SageMaker, AutoGluon 및를 살펴보세요 AWS WAF.
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문서 기록
다음 표에서는 Amazon Fraud Detector 사용 설명서의 중요한 변경 사항에 대해 설명합니다. 또한 사용자가 보내는 피드백을 처리하기 위해 Amazon Fraud Detector 사용 설명서를 자주 업데이트합니다.
| 변경 사항 | 설명 | 날짜 |
|---|---|---|
Amazon Fraud Detector는 2025년 11월 7일부터 신규 고객에게 더 이상 공개되지 않습니다. | Amazon Fraud Detector는 2025년 11월 7일부터 신규 고객에게 더 이상 공개되지 않습니다. Amazon Fraud Detector를 사용하려면 해당 날짜 이전에 가입하세요. 기존 고객은 정상적으로 서비스를 계속 이용할 수 있습니다. 자세한 내용은 Amazon Fraud Detector 가용성 변경을 참조하세요. | 2025년 10월 7일 |
Amazon Fraud Detector는 유용한 정보를 추출하는 데 사용할 수 있는 새로운 변수 유형과 데이터 유형을 도입합니다. | 2023년 6월 5일 | |
이벤트 오케스트레이션을 사용하면 Amazon EventBridge를 사용하여 다운스트림 처리를 AWS 서비스 위해 이벤트를에 쉽게 보낼 수 있습니다. | 2023년 5월 30일 | |
목록 리소스를 사용하면 규칙의 일부로 IP 주소 또는 이메일 주소와 같은 값 집합을 참조할 수 있습니다. 규칙의 목록을 사용하여 액세스 또는 트랜잭션을 허용하거나 거부합니다. | 2023년 2월 14일 | |
Data Models Explorer는 사기 탐지 모델을 생성하는 데 필요한 데이터 요소에 대한 인사이트를 제공합니다. 이벤트 데이터 세트를 준비하기 전에 데이터 모델 탐색기를 사용합니다. | 2022년 12월 15일 | |
계정 탈취 인사이트(ATI) 모델을 사용하여 악의적인 탈취, 피싱 또는 도난으로 인해 손상된 계정을 탐지합니다. | 2022년 7월 21일 | |
Amazon Fraud Detector에 대한 추가 정보로 소개 장을 업데이트했습니다. | 2022년 4월 11일 | |
이러한 데이터 요소를 사용하고 2022년 2월 8일 이전에 훈련된 모델의 성능을 높이기 위해 제공하는 일부 원시 데이터를 보강할 수 있습니다. | 2022년 2월 8일 | |
옵트아웃 정책을 사용하여 이벤트 데이터가 Amazon Fraud Detector의 품질을 개발하거나 개선하는 데 사용되지 않도록 옵트아웃합니다. | 2022년 1월 6일 | |
타사 또는 교차 서비스 엔터티가 엔터티를 대신하여 계정의 리소스에 액세스할 수 있는 권한이 있는 엔터티를 조작하지 못하도록 정책을 생성합니다. | 2021년 12월 6일 | |
이벤트 데이터 세트 생성에 제공된 지침을 사용하여 모델 훈련을 위한 데이터를 준비하고 수집합니다. | 2021년 11월 22일 | |
예측 설명을 사용하여 각 이벤트 변수가 모델의 사기 예측 점수에 어떤 영향을 미쳤는지 파악할 수 있습니다. | 2021년 11월 10일 | |
훈련 데이터 문제 해결의 정보를 사용하면 모델을 훈련할 때 Amazon Fraud Detector 콘솔에 표시될 수 있는 문제를 진단하고 해결하는 데 도움이 됩니다. | 2021년 10월 11일 | |
트랜잭션 사기 인사이트(TFI) 모델을 사용하여 온라인 또는 card-not-present 트랜잭션 사기를 탐지합니다. | 2021년 10월 11일 | |
이벤트 데이터를 Amazon Fraud Detector에 저장하고 저장된 데이터를 사용하여 나중에 모델을 훈련합니다. Amazon Fraud Detector에 이벤트 데이터를 저장하면 자동 계산 변수를 사용하는 모델을 훈련하여 성능을 개선하고, 모델 재학습을 간소화하고, 사기 레이블을 업데이트하여 기계 학습 피드백 루프를 닫을 수 있습니다. | 2021년 10월 11일 | |
모델 변수 중요도를 사용하여 모델의 성능을 높이거나 낮추는 요인과 가장 많이 기여하는 모델 변수에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 그런 다음 모델을 조정하여 전반적인 성능을 개선합니다. | 2021년 7월 9일 | |
AWS CloudFormation 를 사용하여 Amazon Fraud Detector 리소스를 관리합니다. | 2021년 5월 10일 | |
배치 예측을 사용하여 실시간 점수가 필요하지 않은 이벤트 세트에 대한 예측을 가져옵니다. | 2021년 3월 31일 | |
시작하기 및 기타 섹션 재작업 | 2020년 7월 17일 | |
초기 릴리스 | 2019년 12월 2일 |
