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Vorhersage in Echtzeit

Sie können Online-Aktivitäten in Echtzeit auf Betrug überprüfen, indem Sie anrufen GetEventPredictionAPI. Sie stellen in jeder Anfrage Informationen zu einem einzelnen Ereignis bereit und erhalten synchron eine Modellbewertung und ein Ergebnis, das auf der mit dem angegebenen Detektor verknüpften Betrugsprognoselogik basiert.

Wie funktioniert die Betrugsprognose in Echtzeit

Der GetEventPrediction API verwendet eine angegebene Detektorversion, um die für das Ereignis bereitgestellten Ereignismetadaten auszuwerten. Während der Evaluierung generiert Amazon Fraud Detector zunächst Modellwerte für Modelle, die der Detector-Version hinzugefügt werden, und leitet die Ergebnisse dann an die Regeln zur Bewertung weiter. Die Regeln werden gemäß dem Regelausführungsmodus ausgeführt (siehe Eine Detektorversion erstellen). Als Teil der Antwort liefert Amazon Fraud Detector Modellwerte sowie alle Ergebnisse, die mit den übereinstimmenden Regeln verknüpft sind.

Abrufen von Betrugsprognosen in Echtzeit

Um Betrugsprognosen in Echtzeit zu erhalten, stellen Sie sicher, dass Sie einen Detektor erstellt und veröffentlicht haben, der Ihr Betrugsvorhersagemodell und Ihre Regeln oder einfach einen Regelsatz enthält.

Sie können eine Betrugsprognose für ein Ereignis in Echtzeit abrufen, indem Sie den GetEventPredictionAPIVorgang über die AWS Befehlszeilenschnittstelle (AWS CLI) oder einen der Amazon Fraud Detector aufrufenSDKs.

Um das zu verwendenAPI, geben Sie bei jeder Anfrage Informationen zu einem einzelnen Ereignis an. Im Rahmen der Anfrage müssen Sie angebendetectorId, dass Amazon Fraud Detector das Ereignis auswerten soll. Sie können optional eine angebendetectorVersionId. Wenn a nicht angegeben detectorVersionId ist, verwendet Amazon Fraud Detector die ACTIVE Version des Detektors.

Sie können optional Daten senden, um ein SageMaker KI-Modell aufzurufen, indem Sie die Daten in das Feld externalModelEndpointBlobs übergeben.

Holen Sie sich eine Betrugsprognose mit dem AWS SDK for Python (Boto3)

Rufen Sie den auf, um eine Betrugsprognose zu erstellen GetEventPredictionAPI. Im folgenden Beispiel wird davon ausgegangen, dass Sie den Vorgang abgeschlossen habenTeil B: Generieren Sie Betrugsvorhersagen. Als Teil der Antwort erhalten Sie eine Modellbewertung sowie alle übereinstimmenden Regeln und die entsprechenden Ergebnisse. Weitere Beispiele für GetEventPrediction Anfragen finden Sie im aws-fraud-detector-samples GitHub Repository.

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

fraudDetector.get_event_prediction(
detectorId = 'sample_detector',
eventId = '802454d3-f7d8-482d-97e8-c4b6db9a0428',
eventTypeName = 'sample_registration',
eventTimestamp = '2020-07-13T23:18:21Z',
entities = [{'entityType':'sample_customer', 'entityId':'12345'}],
eventVariables = {
    'email_address' : 'johndoe@exampledomain.com',
    'ip_address' : '1.2.3.4'
}
)