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Cronologia dei documenti
La tabella seguente descrive le modifiche importanti nella Guida per l'utente di Amazon Fraud Detector. Inoltre, aggiorniamo frequentemente la Guida per l'utente di Amazon Fraud Detector per rispondere al feedback che ci invii.
| Modifica | Descrizione | Data |
|---|---|---|
Amazon Fraud Detector introduce nuovi tipi di variabili e un tipo di dati che puoi utilizzare per estrarre informazioni utili. | 5 giugno 2023 | |
L'orchestrazione degli eventi semplifica l'invio di eventi per l'elaborazione a Servizi AWS valle, utilizzando Amazon. EventBridge | 30 maggio 2023 | |
La risorsa Lists consente di fare riferimento a un set di valori come indirizzi IP o indirizzi e-mail, come parte di una regola. Utilizza gli elenchi in una regola per consentire o negare l'accesso o una transazione. | 14 febbraio 2023 | |
Data Models Explorer fornisce informazioni sugli elementi di dati richiesti da Amazon Fraud Detector per creare il tuo modello di rilevamento delle frodi. Usa Data Models Explorer prima di preparare il set di dati dell'evento. | 15 dicembre 2022 | |
Utilizza il modello Account takeover insights (ATI) per rilevare gli account compromessi a causa di acquisizioni dolose, phishing o furto di credenziali. | 21 luglio 2022 | |
È stato aggiornato il capitolo introduttivo con informazioni aggiuntive su Amazon Fraud Detector | 11 aprile 2022 | |
Abilita l'arricchimento di alcuni dei dati grezzi che fornisci per migliorare le prestazioni dei modelli che utilizzano questi elementi di dati e che sono stati addestrati prima dell'8 febbraio 2022. | 8 febbraio 2022 | |
Utilizza le politiche di opt-out per rifiutare l'utilizzo dei dati del tuo evento per sviluppare o migliorare la qualità di Amazon Fraud Detector. | 6 gennaio 2022 | |
Crea politiche per impedire a un'entità terza o inter-service di manipolare un'entità autorizzata ad agire per suo conto per accedere alle risorse del tuo account. | 6 dicembre 2021 | |
Usa la guida fornita in Crea set di dati per eventi per preparare e raccogliere dati per addestrare il tuo modello. | 22 novembre 2021 | |
Usa le spiegazioni sulla previsione per scoprire in che modo ogni variabile di evento ha influito sui punteggi di previsione delle frodi del tuo modello. | 10 novembre 2021 | |
Usa le informazioni in Risoluzione dei problemi relativi ai dati di addestramento per diagnosticare e risolvere i problemi che potresti riscontrare nella console Amazon Fraud Detector durante l'addestramento del tuo modello. | 11 ottobre 2021 | |
Utilizza il modello Transaction Fraud Insights (TFI) per rilevare frodi online o card-not-present relative a transazioni. | 11 ottobre 2021 | |
Archivia i dati dei tuoi eventi in Amazon Fraud Detector e utilizza i dati memorizzati per addestrare successivamente i tuoi modelli. Archiviando i dati degli eventi in Amazon Fraud Detector, puoi addestrare modelli che utilizzano variabili calcolate automaticamente per migliorare le prestazioni, semplificare la riqualificazione dei modelli e aggiornare le etichette antifrode per chiudere il ciclo di feedback sull'apprendimento automatico. | 11 ottobre 2021 | |
Usa l'importanza delle variabili del modello per ottenere informazioni su ciò che determina l'aumento o il calo delle prestazioni del tuo modello e quali delle variabili del tuo modello contribuiscono maggiormente. Quindi modifica il tuo modello per migliorare le prestazioni complessive. | 9 luglio 2021 | |
Utilizzalo AWS CloudFormation per gestire le tue risorse di Amazon Fraud Detector. | 10 maggio 2021 | |
Usa le previsioni in batch per ottenere previsioni per una serie di eventi che non richiedono punteggi in tempo reale. | 31 marzo 2021 | |
Rielaborazione di Guida introduttiva e di altre sezioni | 17 luglio 2020 | |
Versione iniziale | 2 dicembre 2019 |
