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ドキュメント履歴
以下の表は、Amazon Fraud Detector ユーザーガイドの重要な変更点をまとめたものです。また、お客様からいただいたフィードバックに対応するために、Amazon Fraud Detector ユーザーガイドを頻繁に更新しています。
| 変更 | 説明 | 日付 |
|---|---|---|
Amazon Fraud Detector には、有用な情報を抽出するために使用できる新しい変数タイプとデータタイプが導入されています。 | 2023 年 6 月 5 日 | |
イベントオーケストレーションにより、Amazon AWS のサービス を使用してイベントを簡単に送信してダウンストリーム処理を行うことができます。EventBridge | 2023 年 5 月 30 日 | |
Lists リソースでは、IP アドレスやメールアドレスなどの値のセットをルールの一部として参照できます。ルール内のリストを使用して、アクセスまたはトランザクションを許可または拒否します。 | 2023 年 2 月 14 日 | |
データモデルエクスプローラーでは、Amazon Fraud Detector が不正検知モデルを作成するのに必要なデータ要素を詳しく調べることができます。イベントデータセットを準備する前に、データモデルエクスプローラーを使用してください。 | 2022 年 12 月 15 日 | |
アカウント乗っ取りインサイト（ATI）モデルを使用して、悪意のある乗っ取り、フィッシング、または認証情報の盗難によって侵害されたアカウントを検出します。 | 2022 年 7 月 21 日 | |
Amazon 詐欺検出器に関する追加情報を追加して、入門の章を更新しました | 2022 年 4 月 11 日 | |
提供した未加工データの一部をエンリッチメントして、これらのデータ要素を使用し、2022年2月8日より前にトレーニングされたモデルのパフォーマンスを向上させてください。 | 2022 年 2 月 8 日 | |
オプトアウトポリシーを使用して、イベントデータが Amazon Fraud Detector の開発または品質向上に使用されることを拒否してください。 | 2022 年 1 月 6 日 | |
ポリシーを作成して、サードパーティまたはクロスサービスエンティティが権限を持つエンティティを操作して、そのエンティティに代わってアカウントのリソースにアクセスすることを防ぎます。 | 2021 年 12 月 6 日 | |
[イベントデータセットの作成] で示されるガイダンスを使用して、モデルをトレーニングするためのデータを準備および収集します。 | 2021 年 11 月 22 日 | |
予測の説明を使用すると、各イベント変数がモデルの不正予測スコアにどのような影響を与えたかを把握できます。 | 2021 年 11 月 10 日 | |
トレーニングデータの問題のトラブルシューティングの情報と使用すると、モデルのトレーニング時に Amazon Fraud Detector コンソールに表示される可能性のある問題の診断と解決に役立ちます。 | 2021 年 10 月 11 日 | |
トランザクション詐欺インサイト（TFI）モデルを使用して、card-not-presentオンライン詐欺や取引詐欺を検出します。 | 2021 年 10 月 11 日 | |
イベントデータを Amazon Fraud Detector に保存し、保存したデータを使用して後でモデルをトレーニングします。Amazon Fraud Detector にイベントデータを保存することで、自動計算変数を使用してパフォーマンスを改善し、モデルの再トレーニングを簡素化し、不正ラベルを更新して機械学習のフィードバックループを閉じるモデルをトレーニングできます。 | 2021 年 10 月 11 日 | |
モデル変数の重要度を使用すると、モデルのパフォーマンスを向上または低下させている要因や、どのモデル変数が最も影響を与えているかを把握できます。次に、全体的なパフォーマンスを向上させるために、モデルを微調整します。 | 2021 年 7 月 9 日 | |
Amazon AWS CloudFormation 詐欺検出器リソースの管理に使用します。 | 2021 年 5 月 10 日 | |
バッチ予測を使用すると、リアルタイムのスコアリングを必要としない一連のイベントの予測を取得できます。 | 2021 年 3 月 31 日 | |
開始方法とその他のセクションの再編 | 2020 年 7 月 17 日 | |
初回リリース | 2019 年 12 月 2 日 |
