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Historial de documentos
La siguiente tabla describe los cambios importantes en la Guía del usuario de Amazon Fraud Detector. También actualizamos la Guía del usuario de Amazon Fraud Detector con frecuencia para abordar los comentarios que nos envía.
| Cambio | Descripción | Fecha |
|---|---|---|
Amazon Fraud Detector presenta nuevos tipos de variables y un tipo de datos que puede utilizar para extraer información útil. | 5 de junio de 2023 | |
La organización de eventos facilita el envío de eventos Servicios de AWS para su procesamiento posterior mediante Amazon. EventBridge | 30 de mayo de 2023 | |
El recurso Listas permite hacer referencia a un conjunto de valores, como direcciones IP o direcciones de correo electrónico, como parte de una regla. Use listas en una regla para permitir o denegar el acceso o una transacción. | 14 de febrero de 2023 | |
El explorador de modelos de datos proporciona información sobre los elementos de datos que Amazon Fraud Detector necesita para crear su modelo de detección de fraudes. Utilice el explorador de modelos de datos antes de preparar su conjunto de datos de eventos. | 15 de diciembre de 2022 | |
Utilice el modelo Account Takeover Insights (ATI) para detectar las cuentas que se ven comprometidas debido a la apropiación malintencionada, la suplantación de identidad o el robo de credenciales. | 21 de julio de 2022 | |
Se actualizó el capítulo introductorio con información adicional sobre Amazon Fraud Detector | 11 de abril de 2022 | |
Habilite el enriquecimiento de algunos de los datos sin procesar que proporciona para mejorar el rendimiento de los modelos que utilizan estos elementos de datos y que se entrenaron antes del 8 de febrero de 2022. | 8 de febrero de 2022 | |
Utilice políticas de exclusión voluntaria para impedir que los datos de sus eventos se utilicen para desarrollar o mejorar la calidad de Amazon Fraud Detector. | 6 de enero de 2022 | |
Crea políticas para evitar que un tercero o una entidad multiservicio manipule a una entidad con permisos para actuar en su nombre y obtener acceso a los recursos de tu cuenta. | 6 de diciembre de 2021 | |
Utilice las instrucciones proporcionadas en Crear conjunto de datos de eventos para preparar y recopilar datos para entrenar su modelo. | 22 de noviembre de 2021 | |
Utilice las explicaciones de predicción para obtener información sobre el impacto de cada variable del evento en las puntuaciones de predicción de fraudes de su modelo. | 10 de noviembre de 2021 | |
Utilice la información de Solucionar problemas con los datos de entrenamiento para ayudar a diagnosticar y resolver los problemas que pueda ver en la consola de Amazon Fraud Detector al entrenar su modelo. | 11 de octubre de 2021 | |
Utilice el modelo Transaction Fraud Insights (TFI) para detectar el fraude en línea o en las card-not-present transacciones. | 11 de octubre de 2021 | |
Almacene los datos de sus eventos en Amazon Fraud Detector y utilícelos para entrenar posteriormente sus modelos. Al almacenar los datos de eventos en Amazon Fraud Detector, puede entrenar modelos que utilicen variables calculadas automáticamente para mejorar el rendimiento, simplificar el reentrenamiento de los modelos y actualizar las etiquetas de fraude para cerrar el ciclo de retroalimentación del aprendizaje automático. | 11 de octubre de 2021 | |
Utilice la importancia de las variables del modelo para obtener información sobre qué es lo que hace que el rendimiento de su modelo aumente o disminuya y cuáles de las variables del modelo son las que más contribuyen. Y, a continuación, modifique su modelo para mejorar el rendimiento general. | 9 de julio de 2021 | |
Úselo AWS CloudFormation para administrar sus recursos de Amazon Fraud Detector. | 10 de mayo de 2021 | |
Utilice las predicciones por lotes para obtener predicciones para un conjunto de eventos que no requieren puntuación en tiempo real. | 31 de marzo de 2021 | |
Reelaboración de las secciones Cómo empezar y otras | 17 de julio de 2020 | |
Versión inicial | 2 de diciembre de 2019 |
