O Amazon Fraud Detector não está mais aberto a novos clientes a partir de 7 de novembro de 2025. Para recursos semelhantes ao Amazon Fraud Detector SageMaker, explore Amazon AutoGluon, AWS WAF e.

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# Crie um detector
<a name="create-a-detector"></a>

Você cria um detector especificando o tipo de evento que você já definiu. Opcionalmente, você pode adicionar um modelo que já esteja treinado e implantado pelo Amazon Fraud Detector. Se você adicionar um modelo, poderá usar a pontuação do modelo gerada pelo Amazon Fraud Detector em sua expressão de regra ao criar uma regra (por exemplo,`$model score < 90`).

 Você pode criar um detector no console do Amazon Fraud Detector usando a [PutDetector](https://docs.aws.amazon.com//frauddetector/latest/api/API_PutDetector.html)API, o comando [put-detector](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/frauddetector/put-detector.html) ou o AWS SDK. Se você estiver usando API, comando ou SDK para criar um detector, depois de criar o detector, siga as instruções para[Crie uma versão de detector](create-a-detector-version.md). 

## Crie um detector no console do Amazon Fraud Detector
<a name="create-detector-console"></a>

Este exemplo pressupõe que você criou um tipo de evento e também criou e implantou uma versão do modelo que deseja usar para previsão de fraudes.

### Etapa 1: construir o detector
<a name="step-1-build-detector-console"></a>

1. No painel de navegação esquerdo do console do Amazon Fraud Detector, escolha **Detectores**.

1. Escolha **Criar detector**.

1. Na página **Definir detalhes do detector**, insira `sample_detector` o nome do detector. Opcionalmente, insira uma descrição para o detector, como`my sample fraud detector`.

1. Em **Tipo de evento**, selecione o tipo de evento que você criou para previsão de fraudes.

1. Escolha **Próximo**. 

### Etapa 2: Adicionar uma versão do modelo implantada
<a name="add-deployed-model-console"></a>

1. Observe que essa é uma etapa opcional. Você não precisa adicionar um modelo ao seu detector. Para pular esta etapa, escolha, escolha **Next (Próximo)**.

1. Em **Adicionar modelo - opcional**, escolha **Adicionar modelo**.

1. Na página **Adicionar modelo**, em **Selecionar modelo**, escolha o nome do modelo do Amazon Fraud Detector que você implantou anteriormente. Em **Selecionar versão**, escolha a versão do modelo implantado.

1. Escolha **Add model** (Adicionar modelo).

1. Escolha **Próximo**.

### Etapa 3: adicionar regras
<a name="add-rules-to-detector-console"></a>

Uma regra é uma condição que diz ao Amazon Fraud Detector como interpretar valores variáveis ao avaliar a previsão de fraudes. Este exemplo criará três regras usando as pontuações do modelo como valores variáveis: `high_fraud_risk``medium_fraud_risk`, `low_fraud_risk` e. Para criar suas próprias regras, expressões de regras, ordem de execução de regras e resultados, use valores apropriados para seu modelo e seu caso de uso.

1. Na página **Adicionar regras**, em **Definir uma regra**, insira `high_fraud_risk` o nome da regra e, em **Descrição - opcional**, insira **This rule captures events with a high ML model score** como descrição da regra.

1. Em **Expressão**, insira a seguinte expressão de regra usando a linguagem de expressão de regras simplificada do Amazon Fraud Detector:

   `$sample_fraud_detection_model_insightscore > 900`

1. Em **Resultados**, escolha **Criar um novo resultado**. Um resultado é o resultado de uma previsão de fraude e é retornado se a regra corresponder durante uma avaliação. 

1. Em **Criar um novo resultado**, insira `verify_customer` como nome do resultado. Como opção, insira uma descrição.

1. Escolha **Salvar resultado**. 

1. Escolha **Adicionar regra** para executar o verificador de validação de regras e salvar a regra. Depois de criado, o Amazon Fraud Detector disponibiliza a regra para uso em seu detector.

1. Escolha **Adicionar outra regra** e, em seguida, escolha a guia **Criar regra**. 

1. Repita esse processo mais duas vezes para criar suas `low_fraud_risk` regras `medium_fraud_risk` e usando os seguintes detalhes da regra: 
   + risco médio de fraude

     Nome da regra: `medium_fraud_risk`

     Resultado: `review`

     Expressão:

     `$sample_fraud_detection_model_insightscore <= 900 and`

     `$sample_fraud_detection_model_insightscore > 700`
   + baixo risco de fraude

     Nome da regra: `low_fraud_risk`

     Resultado: `approve`

     Expressão:

     `$sample_fraud_detection_model_insightscore <= 700`

1. Depois de criar todas as regras para seu caso de uso, escolha **Avançar**. 

   Para obter mais informações sobre como criar e escrever regras, consulte [Regras](rules.md) [Referência da linguagem de regras](rule-language-reference.md) e.

### Etapa 4: Configurar a execução e a ordem das regras
<a name="get-start-define-rule-order-console"></a>

O modo de execução das regras incluídas no detector determina se todas as regras que você define são avaliadas ou se a avaliação da regra é interrompida na primeira regra correspondente. E a ordem das regras determina a ordem em que você deseja que a regra seja executada. 

O modo padrão de execução da regra é`FIRST_MATCHED`. 

**Combinado pela primeira vez**  
O modo de execução da primeira regra correspondente retorna os resultados da primeira regra correspondente com base na ordem definida da regra. Se você especificar `FIRST_MATCHED`, o Amazon Fraud Detector avaliará as regras sequencialmente, da primeiro à última, parando na primeira regra correspondente. Em seguida, o Amazon Fraud Detector fornece os resultados dessa única regra.   
A ordem em que você executa as regras pode afetar o resultado resultante da previsão de fraude. Depois de criar suas regras, reordene as regras para executá-las na ordem desejada seguindo estas etapas:   
Se sua `high_fraud_risk` regra ainda não estiver no topo da lista de regras, escolha **Pedir** e escolha **1**. Isso se move `high_fraud_risk` para a primeira posição.  
Repita esse processo para que sua `medium_fraud_risk` regra fique na segunda posição e sua `low_fraud_risk` regra na terceira posição.

**Tudo combinado**  
O modo de execução de todas as regras correspondentes retorna os resultados de todas as regras correspondentes, independentemente da ordem das regras. Se você especificar`ALL_MATCHED`, o Amazon Fraud Detector avalia todas as regras e retorna os resultados de todas as regras correspondentes.

Selecione `FIRST_MATCHED` para este tutorial e, em seguida, escolha **Avançar**.

### Etapa 5: revisar e criar a versão do detector
<a name="get-start-review-and-create-detector-version-console"></a>

Uma versão de detector define os modelos e regras específicos que são usados para gerar previsões de fraude.

1. Na página **Revisar e criar**, revise os detalhes, os modelos e as regras do detector que você configurou. Se precisar fazer alguma alteração, escolha **Editar** ao lado da seção correspondente.

1. Escolha **Criar detector**. Depois de criada, a primeira versão do seu detector aparece na tabela de versões do detector com `Draft` status.

   Você usa a versão **Draft** para testar seu Detector.

## Crie um detector usando o AWS SDK para Python (Boto3)
<a name="create-a-detector-using-the-aws-python-sdk"></a>

O exemplo a seguir mostra um exemplo de solicitação para a `PutDetector` API. Um detector atua como um recipiente para suas versões de detector. A `PutDetector` API especifica qual tipo de evento o detector avaliará. O exemplo a seguir pressupõe que você tenha criado um tipo de `sample_registration` evento.

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

fraudDetector.put_detector (
detectorId = 'sample_detector',
eventTypeName = 'sample_registration'
)
```