Erstellen Sie einen Detektor - Amazon Fraud Detector
Erstellen Sie einen Detektor in der Amazon Fraud Detector-KonsoleErstellen Sie einen Detektor mit demAWS SDK for Python (Boto3)

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Erstellen Sie einen Detektor

Sie erstellen einen Detektor, indem Sie den Ereignistyp angeben, den Sie bereits definiert haben. Sie können optional ein Modell hinzufügen, das bereits von Amazon Fraud Detector trainiert und eingesetzt wurde. Wenn Sie ein Modell hinzufügen, können Sie den von Amazon Fraud Detector generierten Modellwert in Ihrem Regelausdruck verwenden, wenn Sie eine Regel erstellen (z. B.$model score < 90).

Sie können in der Amazon Fraud Detector-Konsole einen Detektor erstellen, indem Sie denPutDetectorAPI, unter Verwendung derPut-DetektorBefehl oder mit demAWSSDK. Wenn Sie eine API, einen Befehl oder ein SDK verwenden, um einen Detektor zu erstellen, folgen Sie nach der Erstellung des Melders den Anweisungen zuErstellen Sie eine Detektorversion.

Erstellen Sie einen Detektor in der Amazon Fraud Detector-Konsole

In diesem Beispiel wird davon ausgegangen, dass Sie einen Ereignistyp erstellt und auch eine Modellversion erstellt und bereitgestellt haben, die Sie für die Betrugsprognose verwenden möchten.

Schritt 1: Detektor bauen

  1. Wählen Sie im linken Navigationsbereich der Amazon Fraud Detector-KonsoleDetektoren.

  2. WähleDetektor erstellen.

  3. In derDefinieren Sie die DetektordetailsSeite, eingebensample_detectorfür den Namen des Detektors. Geben Sie optional eine Beschreibung für den Detektor ein, z. B.my sample fraud detector.

  4. FürArt des Ereignisses, wählen Sie den Ereignistyp aus, den Sie für die Betrugsprognose erstellt haben.

  5. Wählen Sie Weiter aus.

Schritt 2: Hinzufügen einer bereitgestellten Modellversion

  1. Beachten Sie, dass dies ein optionaler Schritt ist. Sie müssen Ihrem Detektor kein Modell hinzufügen. Um diesen Schritt zu überspringen, wählen Sie Next (Weiter).

  2. In derModell hinzufügen — optional, wähleModell hinzufügen.

  3. In derModell hinzufügenSeite, fürModell wählen, wählen Sie den Amazon Fraud Detector-Modellnamen, den Sie zuvor bereitgestellt haben. FürVersion wählen, wählen Sie die Modellversion des bereitgestellten Modells.

  4. Wählen Sie Add model aus.

  5. Wählen Sie Weiter aus.

Schritt 3: Regeln hinzufügen

Eine Regel ist eine Bedingung, die Amazon Fraud Detector mitteilt, wie Variablenwerte bei der Auswertung zur Betrugsprognose zu interpretieren sind. In diesem Beispiel werden drei Regeln erstellt, bei denen die Modellwerte als Variablenwerte verwendet werden:high_fraud_risk,medium_fraud_risk, undlow_fraud_risk. Verwenden Sie Werte, die für Ihr Modell und Ihren Anwendungsfall geeignet sind, um Ihre eigenen Regeln, Regelausdrücke, Regelausführungsreihenfolge und Ergebnisse zu erstellen.

  1. In derRegeln hinzufügenSeite, unterDefinieren Sie eine Regel, geben Sie einhigh_fraud_riskfür den Regelnamen und unterBeschreibung — optional, geben Sie einThis rule captures events with a high ML model scoreals Beschreibung für die Regel.

  2. InAusdruck, geben Sie mithilfe der vereinfachten Regelausdruckssprache von Amazon Fraud Detector den folgenden Regelausdruck ein:

    $sample_fraud_detection_model_insightscore > 900

  3. InErgebnisse, wähleErstellen Sie ein neues Ergebnis. Ein Ergebnis ist das Ergebnis einer Betrugsprognose und wird zurückgegeben, wenn die Regel bei einer Bewertung zutrifft.

  4. InErstellen Sie ein neues Ergebnis, geben Sie einverify_customerals Name des Ergebnisses. Geben Sie optional eine Beschreibung ein.

  5. WähleErgebnis speichern.

  6. WähleRegel hinzufügenum den Regelüberprüfungsprogramm auszuführen und die Regel zu speichern. Nach der Erstellung stellt Amazon Fraud Detector die Regel zur Verwendung in Ihrem Detektor zur Verfügung.

  7. WähleEine weitere Regel hinzufügen, und wählen Sie dann dieRegel erstellenTab.

  8. Wiederholen Sie diesen Vorgang noch zweimal, um Ihrmedium_fraud_riskundlow_fraud_riskRegeln, die die folgenden Regeldetails verwenden:

    • mittleres Betrugsrisiko

      Name der Regel:medium_fraud_risk

      Ergebnis:review

      Ausdruck:

      $sample_fraud_detection_model_insightscore <= 900 and

      $sample_fraud_detection_model_insightscore > 700

    • niedriges Betrugsrisiko

      Name der Regel:low_fraud_risk

      Ergebnis:approve

      Ausdruck:

      $sample_fraud_detection_model_insightscore <= 700

  9. Nachdem Sie alle Regeln für Ihren Anwendungsfall erstellt haben, wählen SieWeiter.

    Weitere Informationen zum Erstellen und Schreiben von Regeln finden Sie unterRegelnundReferenz zur Regelsprache.

Schritt 4: Regelausführung und Regelreihenfolge konfigurieren

Der Regelausführungsmodus für die Regeln, die im Detektor enthalten sind, bestimmt, ob alle von Ihnen definierten Regeln ausgewertet werden oder ob die Regelauswertung bei der ersten übereinstimmenden Regel beendet wird. Und die Reihenfolge der Regeln bestimmt die Reihenfolge, in der die Regel ausgeführt werden soll.

Der Standardausführungsmodus für Regeln istFIRST_MATCHED.

Erstes Spiel

Der Ausführungsmodus für die erste übereinstimmende Regel gibt die Ergebnisse für die erste übereinstimmende Regel auf der Grundlage der definierten Regelreihenfolge zurück. Wenn Sie FIRST_MATCHED angeben bewertet Amazon Fraud Detector die Regeln nacheinander von der ersten bis zur letzten und stoppt dabei bei der ersten übereinstimmenden Regel. Amazon Fraud Detector liefert dann die Ergebnisse für diese einzelne Regel.

Die Reihenfolge, in der Sie Regeln ausführen, kann sich auf das Ergebnis der Betrugsprognose auswirken. Nachdem Sie Ihre Regeln erstellt haben, ordnen Sie die Regeln neu an, um sie in der gewünschten Reihenfolge auszuführen, indem Sie die folgenden Schritte ausführen:

Wenn deinhigh_fraud_riskDie Regel steht noch nicht ganz oben auf Ihrer Regelliste, wählen SieBestellung, und wählen Sie dann1. Das bewegthigh_fraud_riskzur ersten Position.

Wiederholen Sie diesen Vorgang, damit Ihrmedium_fraud_riskRegel ist an zweiter Stelle und deinlow_fraud_riskDie Regel steht an dritter Stelle.

Alle stimmten überein

Der Ausführungsmodus „Alle übereinstimmenden Regeln“ gibt unabhängig von der Reihenfolge der Regeln Ergebnisse für alle übereinstimmenden Regeln zurück. Wenn Sie angebenALL_MATCHED, Amazon Fraud Detector bewertet alle Regeln und gibt die Ergebnisse für alle übereinstimmenden Regeln zurück.

AuswählenFIRST_MATCHEDfür dieses Tutorial und wähle dannWeiter.

Schritt 5: Überprüfen und erstellen Sie die Detektorversion

Eine Detektorversion definiert die spezifischen Modelle und Regeln, die für die Generierung von Betrugsprognosen verwendet werden.

  1. In derÜberprüfen und erstellenSeite, überprüfen Sie die Melderdetails, Modelle und Regeln, die Sie konfiguriert haben. Wenn Sie Änderungen vornehmen müssen, wählen SieBearbeitenneben dem entsprechenden Abschnitt.

  2. WähleDetektor erstellen. Nach der Erstellung erscheint die erste Version Ihres Melders in der Tabelle mit den Detektorversionen mitDraftStatus.

    Du benutzt dieEntwurfVersion, um Ihren Detektor zu testen.

Erstellen Sie einen Detektor mit demAWS SDK for Python (Boto3)

Das folgende Beispiel zeigt eine Beispielanfrage für denPutDetectorAPI. Ein Detektor fungiert als Container für Ihre Detektorversionen. DerPutDetectorDie API gibt an, welchen Ereignistyp der Detektor auswertet. Im folgenden Beispiel wird davon ausgegangen, dass Sie einen Ereignistyp erstellt haben.sample_registration.

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

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