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실시간 예측

GetEventPrediction API를 호출하여 사기에 대한 온라인 활동을 실시간으로 평가할 수 있습니다. 각 요청에서 단일 이벤트에 대한 정보를 제공하고 지정된 감지기와 연결된 사기 예측 로직을 기반으로 모델 점수와 결과를 동기식으로 수신합니다.

실시간 사기 예측 작동 방식

GetEventPrediction API는 지정된 감지기 버전을 사용하여 이벤트에 제공된 이벤트 메타데이터를 평가합니다. 평가 중에 Amazon Fraud Detector는 먼저 감지기 버전에 추가된 모델에 대한 모델 점수를 생성한 다음 결과를 평가 규칙에 전달합니다. 규칙은 규칙 실행 모드에 지정된 대로 실행됩니다(감지기 버전 생성 참조). 응답의 일환으로 Amazon Fraud Detector는 모델 점수와 일치하는 규칙과 관련된 결과를 제공합니다.

실시간 사기 예측

실시간 사기 예측을 가져오려면 사기 예측 모델 및 규칙 또는 단순히 규칙 세트가 포함된 탐지기를 생성하고 게시했는지 확인합니다.

AWS 명령줄 인터페이스(AWS CLI) 또는 Amazon Fraud Detector SDK 중 하나를 사용하여 GetEventPrediction API 작업을 호출하여 이벤트에 대한 사기 예측을 실시간으로 얻을 수 있습니다. SDKs

API를 사용하려면 각 요청과 함께 단일 이벤트의 정보를 제공합니다. 요청의 일부로 Amazon Fraud DetectordetectorId가 이벤트를 평가하는 데 사용하도록 지정해야 합니다. 선택적으로를 지정할 수 있습니다detectorVersionId. detectorVersionId를 지정하지 않으면 Amazon Fraud Detector는 감지기 ACTIVE 버전을 사용합니다.

선택적으로 필드에 데이터를 전달하여 SageMaker AI 모델을 호출하기 위해 데이터를 전송할 수 있습니다externalModelEndpointBlobs.

를 사용하여 사기 예측 가져오기 AWS SDK for Python (Boto3)

사기 예측을 생성하려면 GetEventPrediction API를 호출합니다. 아래 예제에서는를 완료했다고 가정합니다파트 B: 사기 예측 생성. 응답의 일부로 모델 점수와 일치하는 규칙 및 해당 결과를 받게 됩니다. aws-fraud-detector-samples GitHub 리포지토리에서 GetEventPrediction 요청의 추가 예를 찾을 수 있습니다.

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

fraudDetector.get_event_prediction(
detectorId = 'sample_detector',
eventId = '802454d3-f7d8-482d-97e8-c4b6db9a0428',
eventTypeName = 'sample_registration',
eventTimestamp = '2020-07-13T23:18:21Z',
entities = [{'entityType':'sample_customer', 'entityId':'12345'}],
eventVariables = {
    'email_address' : 'johndoe@exampledomain.com',
    'ip_address' : '1.2.3.4'
}
)