截至 2025 年 11 月 7 日，亚马逊 Fraud Detector 不再向新客户开放。要获得与 Amazon Fraud Detector 类似的功能 SageMaker，请浏览亚马逊 AutoGluon、和 AWS WAF。

本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

# Amazon Fraud Detector 供货情况
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感谢您对 Amazon Fraud Detector 的关注。经过仔细考虑，我们决定从2025年11月7日起不再接受新客户。

如果您正在寻找欺诈检测解决方案，我们建议 AutoGluon您使用开源自动机器学习 (AutoML) 库。更多详情可在[AutoGluon 网站](https://auto.gluon.ai/stable/index.html)和[AWS 开源博客](https://aws.amazon.com/blogs/opensource/machine-learning-with-autogluon-an-open-source-automl-library/)上找到。 AutoGluon 欺诈检测笔记本可以在 Kaggle 上[找](https://www.kaggle.com/code/jaquelinenoonan/autogluon-on-fraud-detection/notebook)到。[这里](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/autogluon-tabular.html)有一款适用于 Amazon A SageMaker I 笔记本的通用框架笔记本。训练完 AutoGluon 模型后，您可以使用 SageMaker AI 来部署模型（更多信息[请点击此处](https://auto.gluon.ai/dev/tutorials/cloud_fit_deploy/cloud-aws-sagemaker-deployment.html)）。 AWS 还有一个[研讨会](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/f440a5f2-c806-4a9f-b472-aab4cecf1391/en-US)来帮助您设置实时支付处理架构。

如果您使用 Amazon Fraud Detector 处理账户创建欺诈用例，也可以考虑使用[AWS WAF](https://aws.amazon.com/waf/)欺诈控制。此功能有助于保护登录和注册页面免受攻击，例如凭据填充、凭据破解和虚假账户创建攻击。WAF 当前的欺诈检测功能基于托管规则，而不是机器学习模型。

如果您还有其他问题，请联系[AWS 支持](https://aws.amazon.com/support)。

有关迁移的信息，请参阅[迁移存储在 Amazon Fraud Detector 中的事件数据](https://docs.aws.amazon.com/frauddetector/latest/ug/storing-event-data-afd.html)。