Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
Tabel berikut menjelaskan perubahan penting dalam Panduan Pengguna Amazon Fraud Detector. Kami juga sering memperbarui Panduan Pengguna Amazon Fraud Detector untuk menjawab umpan balik yang Anda kirimkan kepada kami.
| Perubahan | Deskripsi | Tanggal |
|---|---|---|
Amazon Fraud Detector memperkenalkan tipe variabel baru dan tipe data yang dapat Anda gunakan untuk mengekstrak informasi yang berguna. | Juni 5, 2023 | |
Orkestrasi Acara memudahkan Anda mengirim acara Layanan AWS untuk pemrosesan hilir, menggunakan Amazon. EventBridge | 30 Mei 2023 | |
Sumber daya Daftar memungkinkan Anda untuk mereferensikan serangkaian nilai seperti alamat IP atau alamat email, sebagai bagian dari aturan. Gunakan daftar dalam aturan untuk mengizinkan atau menolak akses atau transaksi. | 14 Februari 2023 | |
Data Models Explorer memberikan wawasan tentang elemen data yang diperlukan oleh Amazon Fraud Detector untuk membuat model deteksi penipuan Anda. Gunakan penjelajah model data sebelum menyiapkan kumpulan data acara Anda. | 15 Desember 2022 | |
Gunakan model Account takeover insights (ATI) untuk mendeteksi akun yang disusupi melalui pengambilalihan berbahaya, phishing, atau dari kredenal yang dicuri. | 21 Juli 2022 | |
Memperbarui bagian pengantar dengan informasi tambahan tentang Amazon Fraud Detector | April 11, 2022 | |
Aktifkan pengayaan beberapa data mentah yang Anda berikan untuk meningkatkan kinerja model yang menggunakan elemen data ini dan yang dilatih sebelum 8 Februari 2022. | 8 Februari 2022 | |
Gunakan kebijakan opt-out untuk tidak menggunakan data acara Anda untuk mengembangkan atau meningkatkan kualitas Amazon Fraud Detector. | 6 Januari 2022 | |
Buat kebijakan untuk mencegah pihak ketiga atau entitas lintas layanan memanipulasi entitas dengan izin untuk bertindak atas namanya guna mendapatkan akses ke sumber daya di akun Anda. | Desember 6, 2021 | |
Gunakan panduan yang disediakan dalam Buat dataset acara untuk mempersiapkan dan mengumpulkan data untuk melatih model Anda. | 22 November 2021 | |
Gunakan penjelasan Prediksi untuk mendapatkan wawasan tentang bagaimana setiap variabel peristiwa memengaruhi skor prediksi penipuan model Anda. | November 10, 2021 | |
Gunakan informasi dalam Memecahkan masalah data pelatihan untuk membantu mendiagnosis dan menyelesaikan masalah yang mungkin Anda lihat di konsol Amazon Fraud Detector saat melatih model. | 11 Oktober 2021 | |
Gunakan model Transaction fraud insights (TFI) untuk mendeteksi penipuan online atau card-not-present transaksi. | 11 Oktober 2021 | |
Simpan data acara Anda di Amazon Fraud Detector dan gunakan data yang disimpan untuk melatih model Anda nanti. Dengan menyimpan data peristiwa di Amazon Fraud Detector, Anda dapat melatih model yang menggunakan variabel yang dihitung otomatis untuk meningkatkan kinerja, menyederhanakan pelatihan ulang model, dan memperbarui label penipuan untuk menutup loop umpan balik pembelajaran mesin. | 11 Oktober 2021 | |
Gunakan kepentingan variabel Model untuk mendapatkan wawasan tentang apa yang mendorong kinerja model Anda naik atau turun dan variabel model mana yang paling berkontribusi. Dan kemudian tweak model Anda untuk meningkatkan kinerja secara keseluruhan. | Juli 9, 2021 | |
Gunakan AWS CloudFormation untuk mengelola sumber daya Amazon Fraud Detector Anda. | 10 Mei 2021 | |
Gunakan prediksi Batch untuk mendapatkan prediksi untuk serangkaian peristiwa yang tidak memerlukan penilaian waktu nyata. | 31 Maret 2021 | |
Pengerjaan ulang dari Memulai dan bagian lainnya | 17 Juli 2020 | |
Rilis awal | 2 Desember 2019 |
