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Histórico do documento - Amazon Fraud Detector

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.

As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá.

Histórico do documento

A tabela a seguir descreve mudanças importantes no Guia do usuário do Amazon Fraud Detector. Também atualizamos o Guia do usuário do Amazon Fraud Detector com frequência para abordar o feedback que você nos envia.

AlteraçãoDescriçãoData

O Amazon Fraud Detector não estará mais aberto a novos clientes a partir de 7 de novembro de 2025.

O Amazon Fraud Detector não estará mais aberto a novos clientes a partir de 7 de novembro de 2025. Se você quiser usar o Amazon Fraud Detector, cadastre-se antes dessa data. Os clientes atuais podem continuar usando o serviço normalmente. Para obter mais informações, consulte Alteração de disponibilidade do Amazon Fraud Detector.

7 de outubro de 2025

Novos tipos de variáveis e dados

O Amazon Fraud Detector apresenta novos tipos de variáveis e um tipo de dados que você pode usar para extrair informações úteis.

5 de junho de 2023

Orquestração de eventos

A orquestração de eventos facilita o envio de eventos Serviços da AWS para processamento posterior, usando a Amazon. EventBridge

30 de maio de 2023

Listas

O recurso Listas permite que você faça referência a um conjunto de valores, como endereços IP ou endereços de e-mail, como parte de uma regra. Use listas em uma regra para permitir ou negar o acesso ou uma transação.

14 de fevereiro de 2023

Explorador de modelos de dados

O Data Models Explorer fornece informações sobre os elementos de dados exigidos pelo Amazon Fraud Detector para criar seu modelo de detecção de fraudes. Use o explorador de modelos de dados antes de preparar seu conjunto de dados de eventos.

15 de dezembro de 2022

Modelo Account Takeover Insights

Use o modelo Account Takeover Insights (ATI) para detectar contas comprometidas por invasões maliciosas, phishing ou roubo de credenciais.

21 de julho de 2022

Atualização de capítulo

O capítulo introdutório foi atualizado com informações adicionais sobre o Amazon Fraud Detector

11 de abril de 2022

Enriquecimento variável

Permita o enriquecimento de alguns dos dados brutos que você fornece para aumentar o desempenho dos modelos que usam esses elementos de dados e que foram treinados antes de 8 de fevereiro de 2022.

8 de fevereiro de 2022

Políticas de exclusão

Use políticas de exclusão para evitar que os dados do seu evento sejam usados para desenvolver ou melhorar a qualidade do Amazon Fraud Detector.

6 de janeiro de 2022

Prevenção confusa de delegados

Crie políticas para impedir que uma entidade terceirizada ou de vários serviços manipule uma entidade com permissões para agir em seu nome para obter acesso aos recursos em sua conta.

6 de dezembro de 2021

Crie um conjunto de dados de eventos

Use a orientação fornecida em Criar conjunto de dados de eventos para preparar e coletar dados para treinar seu modelo.

22 de novembro de 2021

Explicações de previsão

Use as explicações de previsão para obter informações sobre como cada variável de evento afetou as pontuações de previsão de fraude do seu modelo.

10 de novembro de 2021

Solucionar problemas

Use as informações em Solucionar problemas com dados de treinamento para ajudar a diagnosticar e resolver problemas que você possa ver no console do Amazon Fraud Detector ao treinar seu modelo.

11 de outubro de 2021

Modelo de insights sobre fraudes em transações

Use o modelo Transaction Fraud Insights (TFI) para detectar fraudes on-line ou em card-not-present transações.

11 de outubro de 2021

Eventos armazenados

Armazene seus dados de eventos no Amazon Fraud Detector e use os dados armazenados para treinar seus modelos posteriormente. Ao armazenar dados de eventos no Amazon Fraud Detector, você pode treinar modelos que usam variáveis computadas automaticamente para melhorar o desempenho, simplificar o treinamento de modelos e atualizar rótulos de fraude para fechar o ciclo de feedback do aprendizado de máquina.

11 de outubro de 2021

Importância da variável do modelo

Use a importância da variável do modelo para obter informações sobre o que está aumentando ou diminuindo o desempenho do seu modelo e quais variáveis do modelo contribuem mais. Em seguida, ajuste seu modelo para melhorar o desempenho geral.

9 de julho de 2021

Integração com AWS CloudFormation

Use AWS CloudFormation para gerenciar seus recursos do Amazon Fraud Detector.

10 de maio de 2021

Previsões em lote

Use as previsões em Batch para obter previsões para um conjunto de eventos que não exigem pontuação em tempo real.

31 de março de 2021

Reformulação do capítulo

Reformulação do Get Started e de outras seções

17 de julho de 2020

Lançamento inicial

Lançamento inicial

2 de dezembro de 2019