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Cree un detector - Amazon Fraud Detector
Cree un detector en la consola de Amazon Fraud DetectorCree un detector con el AWS SDK para Python (Boto3)

Amazon Fraud Detector ya no estará disponible para nuevos clientes a partir del 7 de noviembre de 2025. Para obtener capacidades similares a las de Amazon Fraud Detector SageMaker AutoGluon, explore Amazon y AWS WAF.

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Cree un detector

Para crear un detector, especifique el tipo de evento que ya ha definido. Si lo desea, puede añadir un modelo que Amazon Fraud Detector ya haya entrenado e implementado. Si agrega un modelo, puede usar la puntuación del modelo generada por Amazon Fraud Detector en la expresión de la regla al crear una regla (por ejemplo,$model score < 90).

Puede crear un detector en la consola de Amazon Fraud Detector mediante la PutDetector API, el comando put-detector o el AWS SDK. Si utiliza la API, el comando o el SDK para crear un detector, una vez creado el detector, siga las instrucciones para. Cree una versión de detector

Cree un detector en la consola de Amazon Fraud Detector

En este ejemplo se presupone que ha creado un tipo de evento y que también ha creado e implementado una versión modelo que desea utilizar para la predicción del fraude.

Paso 1: Construir un detector

  1. En el panel de navegación izquierdo de la consola de Amazon Fraud Detector, seleccione Detectors.

  2. Seleccione Crear detector.

  3. En la página de definición de detalles del detector, introduzca sample_detector el nombre del detector. Si lo desea, introduzca una descripción para el detector, por ejemplomy sample fraud detector.

  4. En Tipo de evento, seleccione el tipo de evento que ha creado para la predicción del fraude.

  5. Elija Siguiente.

Paso 2: Agregar una versión de modelo implementada

  1. Tenga en cuenta que se trata de un paso opcional. No necesita añadir un modelo a su detector. Para omitir este paso, elija Next (Siguiente).

  2. En Agregar modelo (opcional), elija Agregar modelo.

  3. En la página Agregar modelo, para Seleccionar modelo, elija el nombre del modelo de Amazon Fraud Detector que implementó anteriormente. En Select version, elija la versión modelo del modelo implementado.

  4. Elija Add model (Añadir modelo).

  5. Elija Siguiente.

Paso 3: Agregar reglas

Una regla es una condición que indica a Amazon Fraud Detector cómo interpretar los valores de las variables al evaluar la predicción del fraude. En este ejemplo, se crearán tres reglas utilizando las puntuaciones del modelo como valores variables: high_fraud_riskmedium_fraud_risk, ylow_fraud_risk. Para crear sus propias reglas, expresiones de reglas, orden de ejecución de reglas y resultados, utilice valores que sean apropiados para su modelo y su caso de uso.

  1. En la página Agregar reglas, en Definir una regla, introduzca high_fraud_risk el nombre de la regla y, en Descripción (opcional), introduzca This rule captures events with a high ML model score la descripción de la regla.

  2. En Expresión, introduzca la siguiente expresión de regla con el lenguaje simplificado de expresiones de reglas de Amazon Fraud Detector:

    $sample_fraud_detection_model_insightscore > 900

  3. En Resultados, elija Crear un nuevo resultado. Un resultado es el resultado de una predicción de fraude y se devuelve si la regla coincide durante una evaluación.

  4. En Crear un resultado nuevo, verify_customer introdúzcalo como nombre del resultado. Si lo desea, introduzca una descripción.

  5. Selecciona Guardar resultado.

  6. Seleccione Agregar regla para ejecutar el comprobador de validación de reglas y guardar la regla. Una vez creada, Amazon Fraud Detector hace que la regla esté disponible para su uso en su detector.

  7. Selecciona Añadir otra regla y, a continuación, selecciona la pestaña Crear regla.

  8. Repite este proceso dos veces más para crear tus low_fraud_risk reglas medium_fraud_risk y reglas con los siguientes detalles de la regla:

    • medium_fraud_risk

      Nombre de la regla: medium_fraud_risk

      Resultado: review

      Expresión:

      $sample_fraud_detection_model_insightscore <= 900 and

      $sample_fraud_detection_model_insightscore > 700

    • low_fraud_risk

      Nombre de la regla: low_fraud_risk

      Resultado: approve

      Expresión:

      $sample_fraud_detection_model_insightscore <= 700

  9. Una vez que haya creado todas las reglas para su caso de uso, elija Siguiente.

    Para obtener más información sobre la creación y redacción de reglas, consulte Reglas yReferencia del lenguaje de reglas.

Paso 4: Configurar la ejecución y el orden de las reglas

El modo de ejecución de las reglas que se incluyen en el detector determina si se evalúan todas las reglas que defina o si la evaluación de las reglas se detiene en la primera regla coincidente. Además, el orden de las reglas determina el orden en el que desea que se ejecute la regla.

El modo de ejecución de la regla predeterminado esFIRST_MATCHED.

Coincidente por primera vez

El modo de ejecución de la primera regla coincidente devuelve los resultados de la primera regla coincidente según el orden de reglas definido. Si especifica FIRST_MATCHED, Amazon Fraud Detector evalúa las reglas secuencialmente, de la primera a la última, y se detiene en la primera regla que coincida. A continuación, Amazon Fraud Detector proporciona los resultados de esa única regla.

El orden en el que ejecute las reglas puede afectar al resultado resultante de la predicción del fraude. Una vez que haya creado las reglas, vuelva a ordenarlas para ejecutarlas en el orden deseado siguiendo estos pasos:

Si la high_fraud_risk regla aún no está en la parte superior de la lista de reglas, elige Ordenar y, a continuación, elige 1. Esto pasa high_fraud_risk a la primera posición.

Repite este proceso para que la medium_fraud_risk regla esté en la segunda posición y la low_fraud_risk regla en la tercera posición.

Todos coinciden

El modo de ejecución de todas las reglas coincidentes devuelve los resultados de todas las reglas coincidentes, independientemente del orden de las reglas. Si lo especificaALL_MATCHED, Amazon Fraud Detector evalúa todas las reglas y devuelve los resultados de todas las reglas coincidentes.

Seleccione FIRST_MATCHED este tutorial y, a continuación, elija Siguiente.

Paso 5: Revisa y crea la versión del detector

Una versión de detector define los modelos y reglas específicos que se utilizan para generar predicciones de fraude.

  1. En la página de revisión y creación, revise los detalles, los modelos y las reglas del detector que configuró. Si necesita realizar algún cambio, seleccione Editar junto a la sección correspondiente.

  2. Seleccione Crear detector. Una vez creado, la primera versión del detector aparece en la tabla de versiones del detector con Draft el estado.

    La versión preliminar se utiliza para probar el detector.

Cree un detector con el AWS SDK para Python (Boto3)

El siguiente ejemplo muestra un ejemplo de solicitud para la PutDetector API. Un detector actúa como un contenedor para las versiones de su detector. La PutDetector API especifica el tipo de evento que evaluará el detector. El siguiente ejemplo asume que ha creado un tipo de eventosample_registration.

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

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