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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# Histórico do documento
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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.

| Alteração | Descrição | Data | 
| --- |--- |--- |
| [O Amazon Fraud Detector não estará mais aberto a novos clientes a partir de 7 de novembro de 2025.](#doc-history) | 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](https://docs.aws.amazon.com/frauddetector/latest/ug/frauddetector-availability-change.html).  | 7 de outubro de 2025 | 
| [Novos tipos de variáveis e dados](https://docs.aws.amazon.com//frauddetector/latest/ug/variables.html) | 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](https://docs.aws.amazon.com//frauddetector/latest/ug/event-orchestration.html) | 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](https://docs.aws.amazon.com//frauddetector/latest/ug/lists.html) | 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](https://docs.aws.amazon.com//frauddetector/latest/ug/create-event-dataset.html#prepare-event-dataset) | 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](https://docs.aws.amazon.com//frauddetector/latest/ug/account-takeover-insights.html) | 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](https://docs.aws.amazon.com//frauddetector/latest/ug/what-is-frauddetector.html) | O capítulo introdutório foi atualizado com informações adicionais sobre o Amazon Fraud Detector | 11 de abril de 2022 | 
| [Enriquecimento variável](https://docs.aws.amazon.com//frauddetector/latest/ug/create-a-variable.html#variable-enrichments) | 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](https://docs.aws.amazon.com//frauddetector/latest/ug/opting-out-of-using-your-data-for-service-improvement.html) | 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](https://docs.aws.amazon.com//frauddetector/latest/ug/confused-deputy-prevention.html.html) | 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](https://docs.aws.amazon.com//frauddetector/latest/ug/create-event-dataset.html) | 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](https://docs.aws.amazon.com//frauddetector/latest/ug/prediction-explanation.html) | 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](https://docs.aws.amazon.com//frauddetector/latest/ug/troubleshoot.html#troubleshoot-training-data) | 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](https://docs.aws.amazon.com//frauddetector/latest/ug/transaction-fraud-insights.html) | 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](https://docs.aws.amazon.com//frauddetector/latest/ug/storing-event-data-afd.html) | 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](https://docs.aws.amazon.com/frauddetector/latest/ug/model-variable-importance.html) | 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](https://docs.aws.amazon.com/frauddetector/latest/ug/managing-resources-using-cloudformation.html) | Use AWS CloudFormation para gerenciar seus recursos do Amazon Fraud Detector. | 10 de maio de 2021 | 
| [Previsões em lote](https://docs.aws.amazon.com/frauddetector/latest/ug/batch-predictions.html) | 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](https://docs.aws.amazon.com/frauddetector/latest/ug/get-started.html) | Reformulação do Get Started e de outras seções | 17 de julho de 2020 | 
| [Lançamento inicial](https://docs.aws.amazon.com/frauddetector/latest/ug/what-is-frauddetector.html) | Lançamento inicial | 2 de dezembro de 2019 |