O Amazon Fraud Detector não está mais aberto para novos clientes a partir de 7 de novembro de 2025. Para recursos semelhantes ao Amazon Fraud Detector, explore a Amazon SageMaker AutoGluon, e. AWS WAF
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Conjunto de dados de eventos
Um conjunto de dados de eventos é o histórico de dados de fraude da sua empresa. Você fornece esses dados ao Amazon Fraud Detector para criar modelos de detecção de fraudes.
O Amazon Fraud Detector usa modelos de aprendizado de máquina para gerar previsões de fraudes. Cada modelo é treinado usando um tipo de modelo. O tipo de modelo especifica os algoritmos e as transformações que são usados para treinar o modelo. O treinamento de modelos é o processo de usar um conjunto de dados fornecido por você para criar um modelo capaz de prever eventos fraudulentos. Para obter mais informações, consulte Como o Amazon Fraud Detector funciona
O conjunto de dados usado para criar o modelo de detecção de fraudes fornece detalhes de um evento. Um evento é uma atividade comercial que é avaliada quanto ao risco de fraude. Por exemplo, o registro de uma conta pode ser um evento. Os dados associados ao evento de registro da conta podem ser um conjunto de dados do evento. O Amazon Fraud Detector usa esse conjunto de dados para avaliar fraudes no registro de contas.
Antes de fornecer seu conjunto de dados ao Amazon Fraud Detector para criar um modelo, certifique-se de definir sua meta para criar o modelo. Você também precisa determinar como deseja usar o modelo e definir suas métricas para avaliar se o modelo está funcionando com base em seus requisitos específicos.
Por exemplo, suas metas para criar um modelo de detecção de fraudes que avalie fraudes no registro de contas podem ser as seguintes:
Para aprovar automaticamente registros legítimos.
Capturar registros fraudulentos para posterior investigação.
Depois de determinar sua meta, a próxima etapa é decidir como você deseja usar o modelo. Alguns exemplos de uso do modelo de detecção de fraudes para avaliar fraudes de registro são os seguintes:
Para detecção de fraudes em tempo real para cada registro de conta.
Para avaliação off-line de todos os registros de contas a cada hora.
Alguns exemplos de métricas que podem ser usadas para medir o desempenho do modelo incluem o seguinte:
Tem um desempenho consistentemente melhor do que a linha de base atual na produção.
Captura X% de registros de fraudes com Y% de taxa de falsos positivos.
Aceita até 5% dos registros aprovados automaticamente que são fraudulentos.
Estrutura do conjunto de dados de eventos
O Amazon Fraud Detector exige que você forneça seu conjunto de dados de eventos em um arquivo de texto usando valores separados por vírgula (CSV) no formato. UTF-8 A primeira linha do seu arquivo de conjunto de dados CSV deve conter cabeçalhos de arquivo. O cabeçalho do arquivo consiste em metadados do evento e variáveis do evento que descrevem cada elemento de dados associado ao evento. O cabeçalho é seguido pelos dados do evento. Cada linha consiste em elementos de dados de um único evento.
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Metadados do evento - fornecem informações sobre o evento. Por exemplo, EVENT_TIMESTAMP é um metadado de evento que especifica a hora em que o evento ocorreu. Dependendo do seu caso de uso comercial e do tipo de modelo usado para criar e treinar seu modelo de detecção de fraudes, o Amazon Fraud Detector exige que você forneça metadados específicos do evento. Ao especificar os metadados do evento no cabeçalho do arquivo CSV, use o mesmo nome de metadados do evento especificado pelo Amazon Fraud Detector e use somente letras maiúsculas.
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Variável de evento - representa os elementos de dados específicos do seu evento que você deseja usar para criar e treinar seu modelo de detecção de fraudes. Dependendo do seu caso de uso comercial e do tipo de modelo usado para criar e treinar um modelo de detecção de fraudes, o Amazon Fraud Detector pode exigir ou recomendar que você forneça variáveis de eventos específicas. Opcionalmente, você também pode fornecer outras variáveis de evento do seu evento que você deseja incluir no treinamento do modelo. Alguns exemplos de variáveis de evento para um evento de registro on-line podem ser endereço de e-mail, endereço IP e número de telefone. Ao especificar o nome da variável do evento no cabeçalho do arquivo CSV, use qualquer nome de variável de sua escolha e use somente letras minúsculas.
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Dados do evento - representam os dados coletados do evento real. Em seu arquivo CSV, cada linha após o cabeçalho do arquivo consiste em elementos de dados de um único evento. Por exemplo, em um arquivo de dados de eventos de registro on-line, cada linha contém dados de um único registro. Cada elemento de dados na linha deve corresponder aos metadados do evento correspondente ou à variável do evento.
Veja a seguir um exemplo de um arquivo CSV contendo dados de um evento de registro de conta. A linha do cabeçalho contém os metadados do evento em maiúsculas e as variáveis do evento em minúsculas, seguidas pelos dados do evento. Cada linha no conjunto de dados contém elementos de dados associados ao registro de conta única, com cada elemento de dados correspondente ao cabeçalho.
Obtenha os requisitos do conjunto de dados de eventos usando o explorador de modelos de dados
O tipo de modelo que você escolhe para criar seu modelo define os requisitos para seu conjunto de dados. O Amazon Fraud Detector usa o conjunto de dados que você fornece para criar e treinar seu modelo de detecção de fraudes. Antes de o Amazon Fraud Detector começar a criar seu modelo, ele verifica se o conjunto de dados atende ao tamanho, formato e outros requisitos. Se o conjunto de dados não atender aos requisitos, a criação e o treinamento do modelo falharão. Você pode usar o explorador de modelos de dados para identificar um tipo de modelo a ser usado em seu caso de uso comercial e obter informações sobre os requisitos do conjunto de dados para o tipo de modelo identificado.
Explorador de modelos de dados
O explorador de modelos de dados é uma ferramenta no console do Amazon Fraud Detector que alinha seu caso de uso comercial com o tipo de modelo suportado pelo Amazon Fraud Detector. O explorador de modelos de dados também fornece informações sobre os elementos de dados exigidos pelo Amazon Fraud Detector para criar seu modelo de detecção de fraudes. Antes de começar a preparar seu conjunto de dados de eventos, use o explorador de modelos de dados para descobrir o tipo de modelo que o Amazon Fraud Detector recomenda para seu uso comercial e também para ver uma lista de elementos de dados obrigatórios, recomendados e opcionais que você precisará para criar seu conjunto de dados.
Para usar o explorador de modelos de dados,
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Abra o Console de Gerenciamento da AWS
e faça login em sua conta. Navegue até o Amazon Fraud Detector. -
No painel de navegação esquerdo, escolha Explorador de modelos de dados.
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Na página Explorador de modelos de dados, em Caso de uso comercial, selecione o caso de uso comercial que você deseja avaliar quanto ao risco de fraude.
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O Amazon Fraud Detector exibe o tipo de modelo recomendado que corresponde ao seu caso de uso comercial. O tipo de modelo define os algoritmos, enriquecimentos e transformações que o Amazon Fraud Detector usará para treinar seu modelo de detecção de fraudes.
Anote o tipo de modelo recomendado. Você precisará disso mais tarde, ao criar seu modelo.
nota
Se você não encontrar seu caso de uso comercial, use o link entre em contato conosco na descrição para nos fornecer os detalhes do seu caso de uso comercial. Recomendaremos o tipo de modelo a ser usado para criar um modelo de detecção de fraudes para seu caso de uso comercial.
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O painel Informações do modelo de dados fornece informações sobre os elementos de dados obrigatórios, recomendados e opcionais necessários para criar e treinar um modelo de detecção de fraudes para seu caso de uso comercial. Use as informações no painel de insights para reunir os dados do seu evento e criar seu conjunto de dados.
Reúna dados do evento
Reunir os dados do seu evento é uma etapa importante na criação do seu modelo. Isso ocorre porque o desempenho do seu modelo na previsão de fraudes depende da qualidade do seu conjunto de dados. Ao começar a coletar os dados do evento, lembre-se da lista de elementos de dados que o explorador de modelos de dados forneceu para você criar seu conjunto de dados. Você precisará reunir todos os dados obrigatórios (metadados do evento) e decidir quais elementos de dados recomendados e opcionais (variáveis do evento) incluir com base nas metas de criação do modelo. Também é importante decidir o formato de cada variável de evento que você pretende incluir e o tamanho total do seu conjunto de dados.
Qualidade do conjunto de dados de eventos
Para reunir um conjunto de dados de alta qualidade para seu modelo, recomendamos o seguinte:
Colete dados maduros — Usar os dados mais recentes ajuda a identificar o padrão de fraude mais recente. No entanto, para detectar casos de uso fraudulentos, permita que os dados amadureçam. O período de vencimento depende da sua empresa e pode levar de duas semanas a três meses. Por exemplo, se seu evento incluir uma transação com cartão de crédito, a maturidade dos dados poderá ser determinada pelo período de estorno do cartão de crédito ou pelo tempo gasto por um investigador para fazer a determinação.
Certifique-se de que o conjunto de dados usado para treinar o modelo tenha tido tempo suficiente para amadurecer de acordo com sua empresa.
Certifique-se de que a distribuição de dados não mude significativamente: o processo de treinamento do modelo Amazon Fraud Detector coleta amostras e particiona seu conjunto de dados com base no EVENT_TIMESTAMP. Por exemplo, se seu conjunto de dados consistir em eventos de fraude retirados dos últimos 6 meses, mas somente o último mês de eventos legítimos for incluído, a distribuição de dados será considerada inconstante e instável. Um conjunto de dados instável pode levar a vieses na avaliação do desempenho do modelo. Se você achar que a distribuição de dados está variando significativamente, considere equilibrar seu conjunto de dados coletando dados semelhantes à distribuição de dados atual.
Certifique-se de que o conjunto de dados seja representativo do caso de uso em que o modelo está implemented/tested. Caso contrário, o desempenho estimado poderá ser tendencioso. Digamos que você esteja usando um modelo para recusar automaticamente todos os candidatos internos, mas seu modelo é treinado com um conjunto de dados que tem um histórico data/labels que foi aprovado anteriormente. Então, a avaliação do seu modelo pode ser imprecisa porque a avaliação é baseada no conjunto de dados que não tem representação de candidatos recusados.
Formato de dados do evento
O Amazon Fraud Detector transforma a maioria dos seus dados no formato exigido como parte de seu processo de treinamento de modelos. No entanto, existem alguns formatos padrão que você pode usar facilmente para fornecer seus dados que podem ajudar a evitar problemas mais tarde, quando o Amazon Fraud Detector validar seu conjunto de dados. A tabela a seguir fornece orientação sobre os formatos para fornecer os metadados de eventos recomendados.
nota
Ao criar seu arquivo CSV, certifique-se de inserir o nome dos metadados do evento conforme listado abaixo, em letras maiúsculas.
| Nome dos metadados | Formato | Obrigatório |
|---|---|---|
|
ID_DO_EVENTO |
Se fornecido, ele deve atender aos seguintes requisitos:
|
Depende do tipo de modelo |
|
EVENT_TIMESTAMP |
|
Sim |
|
ID_DA_ENTIDADE |
|
Depende do tipo de modelo |
|
TIPO_ENTIDADE |
Você pode usar qualquer string |
Depende do tipo de modelo |
|
RÓTULO_DO_EVENTO |
Você pode usar qualquer rótulo, como “fraude”, “legítimo”, “1" ou “0". |
Obrigatório se o LABEL_TIMESTAMP estiver incluído |
|
LABEL_TIMESTAMP |
Ele deve seguir o formato de carimbo de data/hora. |
Obrigatório se EVENT_LABEL estiver incluído |
Para obter informações sobre variáveis de eventos, consulte Variáveis.
Importante
Se você estiver criando o modelo Account Takeover Insights (ATI), consulte Preparar dados para obter detalhes sobre como preparar e selecionar dados.
Valores nulos ou ausentes
As variáveis EVENT_TIMESTAMP e EVENT_LABEL não devem conter valores nulos ou ausentes. Você pode ter valores nulos ou ausentes para outras variáveis. No entanto, recomendamos que você use apenas um pequeno número de nulos para essas variáveis. Se o Amazon Fraud Detector determinar que há muitos valores nulos ou ausentes para as variáveis de um evento, ele omitirá automaticamente a variável do seu modelo.
Variáveis mínimas
Quando você cria seu modelo, o conjunto de dados deve incluir pelo menos duas variáveis de evento, além dos metadados de evento necessários. As duas variáveis de evento devem passar pela verificação de validação.
Tamanho do conjunto de dados do evento
Obrigatório
Seu conjunto de dados deve atender aos seguintes requisitos básicos para um treinamento bem-sucedido de modelos.
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Dados de pelo menos 100 eventos.
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O conjunto de dados deve incluir pelo menos 50 eventos (linhas) classificados como fraudulentos.
Recomendado
Recomendamos que seu conjunto de dados inclua o seguinte para um treinamento bem-sucedido do modelo e um bom desempenho do modelo.
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Inclua no mínimo três semanas de dados históricos, mas no máximo seis meses de dados.
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Inclua um mínimo de 10 mil dados de eventos no total.
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Inclua pelo menos 400 eventos (linhas) classificados como fraudulentos e 400 eventos (linhas) classificados como legítimos.
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Inclua mais de 100 entidades exclusivas, se seu tipo de modelo exigir ENTITY_ID.
Validação do conjunto de dados
Antes de o Amazon Fraud Detector começar a criar seu modelo, ele verifica se as variáveis incluídas no conjunto de dados para treinar o modelo atendem ao tamanho, formato e outros requisitos. Se o conjunto de dados não passar na validação, o modelo não será criado. Você deve primeiro corrigir as variáveis que não passaram na validação antes de criar o modelo. O Amazon Fraud Detector fornece um criador de perfil de dados que você pode usar para ajudá-lo a identificar e corrigir problemas com seu conjunto de dados antes de começar a treinar seu modelo.
Criador de perfil de dados
O Amazon Fraud Detector fornece uma ferramenta de código aberto para criar perfis e preparar seus dados para o treinamento de modelos. Esse criador de perfil de dados automatizado ajuda a evitar erros comuns de preparação de dados e a identificar possíveis problemas, como tipos de variáveis mapeados incorretamente, que afetariam negativamente o desempenho do modelo. O criador de perfil gera um relatório intuitivo e abrangente do seu conjunto de dados, incluindo estatísticas de variáveis, distribuição de rótulos, análises categóricas e numéricas e correlações de variáveis e rótulos. Ele fornece orientação sobre tipos de variáveis, bem como uma opção para transformar o conjunto de dados em um formato exigido pelo Amazon Fraud Detector.
Usando o criador de perfil de dados
O criador de perfil de dados automatizado é construído com uma AWS CloudFormation pilha, que você pode iniciar facilmente com alguns cliques. Todos os códigos estão disponíveis no Github.
Erros comuns do conjunto de dados de eventos
A seguir estão alguns dos problemas comuns que o Amazon Fraud Detector enfrenta ao validar um conjunto de dados de eventos. Depois de executar o criador de perfil de dados, use essa lista para verificar se há erros no conjunto de dados antes de criar seu modelo.
O arquivo CSV não está no UTF-8 formato.
O número de eventos no conjunto de dados é menor que 100.
O número de eventos identificados como fraudulentos ou legítimos é inferior a 50.
O número de entidades exclusivas associadas a um evento de fraude é inferior a 100.
Mais de 0,1% dos valores em EVENT_TIMESTAMP contêm valores nulos ou diferentes dos formatos suportados. date/timestamp
Mais de 1% dos valores em EVENT_LABEL contêm valores nulos ou diferentes dos definidos no tipo de evento.
Menos de duas variáveis estão disponíveis para o treinamento do modelo.
Armazenamento de conjuntos de dados
Depois de reunir seu conjunto de dados, você o armazena internamente usando o Amazon Fraud Detector ou externamente com o Amazon Simple Storage Service (Amazon S3). Recomendamos que você escolha onde armazenar seu conjunto de dados com base no modelo usado para gerar previsões de fraude. Para obter mais informações sobre os tipos de modelo, consulte Escolher um tipo de modelo. Para obter mais informações sobre como armazenar seu conjunto de dados, consulteArmazenamento de dados de eventos.
