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.

기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

# SageMaker AI 모델 가져오기
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선택적으로 SageMaker AI 호스팅 모델을 Amazon Fraud Detector로 가져올 수 있습니다. 모델과 마찬가지로 SageMaker AI 모델을 탐지기에 추가하고 `GetEventPrediction` API를 사용하여 사기 예측을 생성할 수 있습니다. `GetEventPrediction` 요청의 일부로 Amazon Fraud Detector는 SageMaker AI 엔드포인트를 호출하고 결과를 규칙에 전달합니다.

`GetEventPrediction` 요청의 일부로 전송된 이벤트 변수를 사용하도록 Amazon Fraud Detector를 구성할 수 있습니다. 이벤트 변수를 사용하기로 선택한 경우 입력 템플릿을 제공해야 합니다. Amazon Fraud Detector는이 템플릿을 사용하여 이벤트 변수를 SageMaker AI 엔드포인트를 호출하는 데 필요한 입력 페이로드로 변환합니다. 또는 `GetEventPrediction` 요청의 일부로 전송되는 byteBuffer를 사용하도록 SageMaker AI 모델을 구성할 수 있습니다.

Amazon Fraud Detector는 JSON 또는 CSV 입력 형식과 JSON 또는 CSV 출력 형식을 사용하는 SageMaker AI 알고리즘 가져오기를 지원합니다. 지원되는 SageMaker AI 알고리즘의 예로는 XGBoost, Linear Learner 및 Random Cut Forest가 있습니다.

## 를 사용하여 SageMaker AI 모델 가져오기 AWS SDK for Python (Boto3)
<a name="import-an-amazon-sagemaker-model-using-the-aws-python-sdk"></a>

SageMaker AI 모델을 가져오려면 `PutExternalModel` API를 사용합니다. 다음 예제에서는 SageMaker AI 엔드포인트`sagemaker-transaction-model`가 배포되었고, `InService` 상태이며, XGBoost 알고리즘을 사용한다고 가정합니다.

입력 구성은가 이벤트 변수를 사용하여 모델 입력을 구성하도록 지정합니다(`useEventVariables`는 로 설정됨`TRUE`). XGBoost에 CSV 입력이 필요한 경우 입력 형식은 TEXT\_CSV입니다. csvInputTemplate은 `GetEventPrediction` 요청의 일부로 전송된 변수에서 CSV 입력을 구성하는 방법을 지정합니다. 이 예제에서는 변수 `order_amt`, `prev_amt` `hist_amt` 및를 생성했다고 가정합니다`payment_type`.

출력 구성은 SageMaker AI 모델의 응답 형식을 지정하고 적절한 CSV 인덱스를 Amazon Fraud Detector 변수에 매핑합니다`sagemaker_output_score`. 구성되면 규칙에서 출력 변수를 사용할 수 있습니다.

**참고**  
SageMaker AI 모델의 출력은 소스가 인 변수에 매핑되어야 합니다`EXTERNAL_MODEL_SCORE`. **변수를** 사용하여 콘솔에서 이러한 변수를 생성할 수 없습니다. 모델 가져오기를 구성할 때 대신 생성해야 합니다.

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

fraudDetector.put_external_model (
modelSource = 'SAGEMAKER',
modelEndpoint = 'sagemaker-transaction-model',
invokeModelEndpointRoleArn = 'your_SagemakerExecutionRole_arn',
inputConfiguration = {
    'useEventVariables' : True,
    'eventTypeName' : 'sample_transaction',
    'format' : 'TEXT_CSV',
    'csvInputTemplate' : '{{order_amt}}, {{prev_amt}}, {{hist_amt}}, {{payment_type}}'
},

outputConfiguration = {
    'format' : 'TEXT_CSV',
    'csvIndexToVariableMap' : {
        '0' : 'sagemaker_output_score'
    }
},
    
modelEndpointStatus = 'ASSOCIATED'
)
```