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リアルタイム予測
を呼び出すことで、オンラインアクティビティの不正をリアルタイムで評価できますGetEventPredictionAPI。各リクエストで 1 つのイベントに関する情報を提供し、指定したディテクターに関連付けられた不正予測ロジックに基づいて、モデルスコアと結果を同期的に受け取ります。
リアルタイム不正予測の仕組み
GetEventPrediction API は、指定されたディテクターバージョンを使用して、イベントに提供されたイベントメタデータを評価します。評価中、Amazon Fraud Detector は、まずディテクターバージョンに追加されたモデルのモデルスコアを生成してから、その結果をルールに渡して評価します。ルールは、ルール実行モードで指定されたとおりに実行されます (ディテクターバージョンの作成を参照)。Amazon Fraud Detector は、レスポンスの一部として、一致したルールに関連する結果だけでなく、モデルスコアも提供します。
リアルタイムの不正予測の取得
リアルタイムの不正予測を取得するには、不正予測モデルとルール (つまりルールセット) を含むディテクターを作成して発行していることを確認してください。
コマンドラインインターフェイス (AWS CLI) または Amazon Fraud Detector AWS のいずれかを使用して GetEventPredictionAPIオペレーションを呼び出すことで、イベントの不正予測をリアルタイムで取得できますSDKs。
を使用するにはAPI、各リクエストで 1 つのイベントの情報を指定します。リクエストの一部として、Amazon Fraud Detector がイベントの評価に使用する detectorId を指定する必要があります。必要に応じて、detectorVersionId を指定できます。detectorVersionId が指定されていない場合、Amazon Fraud Detector は ACTIVE バージョンのディテクターを使用します。
オプションで、データをフィールド に渡すことで、データを送信して SageMaker AI モデルを呼び出すことができますexternalModelEndpointBlobs。
を使用して不正予測を取得する AWS SDK for Python (Boto3)
不正予測を生成するには、 GetEventPrediction を呼び出しますAPI。以下の例では、パート B: 不正予測を生成する を完了していることを前提としています。レスポンスの一環として、モデルスコア、一致したルールとそれに対応する結果を受け取ります。GetEventPrediction リクエストのその他の例は、aws-fraud-detector-samples GitHub リポジトリ
import boto3 fraudDetector = boto3.client('frauddetector') fraudDetector.get_event_prediction( detectorId = 'sample_detector', eventId = '802454d3-f7d8-482d-97e8-c4b6db9a0428', eventTypeName = 'sample_registration', eventTimestamp = '2020-07-13T23:18:21Z', entities = [{'entityType':'sample_customer', 'entityId':'12345'}], eventVariables = { 'email_address' : 'johndoe@exampledomain.com', 'ip_address' : '1.2.3.4' } )
