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Création d'un détecteur - Amazon Fraud Detector
Création d'un détecteur dans la console Amazon Fraud DetectorCréez un détecteur à l'aide du AWS SDK pour Python (Boto3)

Amazon Fraud Detector n'est plus ouvert aux nouveaux clients depuis le 7 novembre 2025. Pour des fonctionnalités similaires à celles d'Amazon Fraud Detector SageMaker, explorez Amazon AutoGluon, et AWS WAF.

Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra.

Création d'un détecteur

Vous créez un détecteur en spécifiant le type d'événement que vous avez déjà défini. Vous pouvez éventuellement ajouter un modèle déjà entraîné et déployé par Amazon Fraud Detector. Si vous ajoutez un modèle, vous pouvez utiliser le score du modèle généré par Amazon Fraud Detector dans l'expression de votre règle lorsque vous créez une règle (par exemple,$model score < 90).

Vous pouvez créer un détecteur dans la console Amazon Fraud Detector, à l'aide de l'PutDetectorAPI, de la commande put-detector ou du AWS SDK. Si vous utilisez une API, une commande ou un SDK pour créer un détecteur, suivez les instructions pour Création d'une version du détecteur créer le détecteur.

Création d'un détecteur dans la console Amazon Fraud Detector

Cet exemple suppose que vous avez créé un type d'événement et que vous avez également créé et déployé une version du modèle que vous souhaitez utiliser pour la prédiction des fraudes.

Étape 1 : Construire un détecteur

  1. Dans le volet de navigation de gauche de la console Amazon Fraud Detector, choisissez Detectors.

  2. Choisissez Créer un détecteur.

  3. Dans la page Définir les détails du détecteur, entrez sample_detector le nom du détecteur. Si vous le souhaitez, entrez une description pour le détecteur, par exemplemy sample fraud detector.

  4. Dans Type d'événement, sélectionnez le type d'événement que vous avez créé pour la prédiction des fraudes.

  5. Choisissez Suivant.

Étape 2 : Ajouter une version de modèle déployée

  1. Notez qu'il s'agit d'une étape facultative. Il n'est pas nécessaire d'ajouter un modèle à votre détecteur. Pour sauter cette étape, choisissez Next (Suivant).

  2. Dans la zone Ajouter un modèle (facultatif), choisissez Ajouter un modèle.

  3. Sur la page Ajouter un modèle, pour Sélectionner un modèle, choisissez le nom du modèle Amazon Fraud Detector que vous avez déployé précédemment. Pour Sélectionner une version, choisissez la version du modèle déployé.

  4. Choisissez Add model.

  5. Choisissez Suivant.

Étape 3 : Ajouter des règles

Une règle est une condition qui indique à Amazon Fraud Detector comment interpréter les valeurs des variables lors de l'évaluation à des fins de prédiction de fraude. Cet exemple créera trois règles en utilisant les scores du modèle comme valeurs variables : high_fraud_riskmedium_fraud_risk, etlow_fraud_risk. Pour créer vos propres règles, expressions de règles, ordre d'exécution des règles et résultats, utilisez des valeurs adaptées à votre modèle et à votre cas d'utilisation.

  1. Sur la page Ajouter des règles, sous Définir une règle, saisissez high_fraud_risk le nom de la règle et dans Description - facultatif, entrez This rule captures events with a high ML model score la description de la règle.

  2. Dans Expression, entrez l'expression de règle suivante à l'aide du langage d'expression de règles simplifié d'Amazon Fraud Detector :

    $sample_fraud_detection_model_insightscore > 900

  3. Dans Résultats, choisissez Créer un nouveau résultat. Un résultat est le résultat d'une prédiction de fraude et est renvoyé si la règle correspond lors d'une évaluation.

  4. Dans Créer un nouveau résultat, entrez le verify_customer nom du résultat. Si vous le souhaitez, entrez une description.

  5. Choisissez Enregistrer le résultat.

  6. Choisissez Ajouter une règle pour exécuter le vérificateur de validation des règles et enregistrer la règle. Une fois créée, Amazon Fraud Detector rend la règle disponible pour être utilisée dans votre détecteur.

  7. Choisissez Ajouter une autre règle, puis choisissez l'onglet Créer une règle.

  8. Répétez cette procédure deux fois de plus pour créer vos low_fraud_risk règles medium_fraud_risk et en utilisant les informations de règle suivantes :

    • risque_de fraude moyen

      Nom de la règle : medium_fraud_risk

      Résultat : review

      Expression :

      $sample_fraud_detection_model_insightscore <= 900 and

      $sample_fraud_detection_model_insightscore > 700

    • faible risque_de fraude

      Nom de la règle : low_fraud_risk

      Résultat : approve

      Expression :

      $sample_fraud_detection_model_insightscore <= 700

  9. Après avoir créé toutes les règles pour votre cas d'utilisation, choisissez Next.

    Pour plus d'informations sur la création et la rédaction de règles, consultez Rules etRéférence du langage des règles.

Étape 4 : Configuration de l'exécution et de l'ordre des règles

Le mode d'exécution des règles incluses dans le détecteur détermine si toutes les règles que vous définissez sont évaluées ou si l'évaluation des règles s'arrête à la première règle correspondante. Et l'ordre des règles détermine l'ordre dans lequel vous souhaitez que la règle soit exécutée.

Le mode d'exécution des règles par défaut estFIRST_MATCHED.

Premier match

Le mode d'exécution de la première règle correspondante renvoie les résultats de la première règle correspondante en fonction de l'ordre des règles défini. Si vous spécifiez FIRST_MATCHED, Amazon Fraud Detector évalue les règles de manière séquentielle, de la première à la dernière, en s'arrêtant à la première règle correspondante. Amazon Fraud Detector fournit ensuite les résultats de cette règle unique.

L'ordre dans lequel vous exécutez les règles peut affecter le résultat de la prédiction de fraude qui en résulte. Après avoir créé vos règles, réorganisez-les pour les exécuter dans l'ordre souhaité en procédant comme suit :

Si votre high_fraud_risk règle ne figure pas déjà en haut de votre liste de règles, choisissez Commander, puis choisissez 1. Cela passe high_fraud_risk à la première position.

Répétez cette procédure pour que votre medium_fraud_risk règle soit en deuxième position et votre low_fraud_risk règle en troisième position.

Tous assortis

Le mode d'exécution de toutes les règles correspondantes renvoie les résultats pour toutes les règles correspondantes, quel que soit leur ordre. Si vous le spécifiezALL_MATCHED, Amazon Fraud Detector évalue toutes les règles et renvoie les résultats pour toutes les règles correspondantes.

Sélectionnez FIRST_MATCHED ce didacticiel, puis cliquez sur Suivant.

Étape 5 : Vérifiez et créez la version du détecteur

Une version de détecteur définit les modèles et les règles spécifiques utilisés pour générer des prévisions de fraude.

  1. Sur la page Vérifier et créer, passez en revue les détails du détecteur, les modèles et les règles que vous avez configurés. Si vous devez apporter des modifications, choisissez Modifier à côté de la section correspondante.

  2. Choisissez Créer un détecteur. Une fois créée, la première version de votre détecteur apparaît dans le tableau des versions du détecteur avec Draft son statut.

    Vous utilisez la version Draft pour tester votre détecteur.

Créez un détecteur à l'aide du AWS SDK pour Python (Boto3)

L'exemple suivant montre un exemple de demande pour l'PutDetectorAPI. Un détecteur fait office de conteneur pour les versions de votre détecteur. L'PutDetectorAPI spécifie le type d'événement que le détecteur évaluera. L'exemple suivant suppose que vous avez créé un type d'événementsample_registration.

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

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