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Histórico do documento
A tabela a seguir descreve mudanças importantes no Guia do usuário do Amazon Fraud Detector. Também atualizamos o Guia do usuário do Amazon Fraud Detector com frequência para abordar o feedback que você nos envia.
| Alteração | Descrição | Data |
|---|---|---|
O Amazon Fraud Detector apresenta novos tipos de variáveis e um tipo de dados que você pode usar para extrair informações úteis. | 5 de junho de 2023 | |
A orquestração de eventos facilita o envio de eventos Serviços da AWS para processamento posterior usando a Amazon. EventBridge | 30 de maio de 2023 | |
O recurso Listas permite que você faça referência a um conjunto de valores, como endereços IP ou endereços de e-mail, como parte de uma regra. Use listas em uma regra para permitir ou negar acesso ou transação. | 14 de fevereiro de 2023 | |
O Data Models Explorer fornece informações sobre os elementos de dados exigidos pelo Amazon Fraud Detector para criar seu modelo de detecção de fraudes. Use o explorador de modelos de dados antes de preparar seu conjunto de dados de eventos. | 15 de dezembro de 2022 | |
Use o modelo Account Takeover Insights (ATI) para detectar contas comprometidas por meio de aquisições maliciosas, phishing ou roubo de credenciais. | 21 de julho de 2022 | |
Atualizou o capítulo introdutório com informações adicionais sobre o Amazon Fraud Detector | 11 de abril de 2022 | |
Ative o enriquecimento de alguns dos dados brutos que você fornece para aumentar o desempenho dos modelos que usam esses elementos de dados e que foram treinados antes de 8 de fevereiro de 2022. | 8 de fevereiro de 2022 | |
Use políticas de exclusão para optar por não usar seus dados de eventos para desenvolver ou melhorar a qualidade do Amazon Fraud Detector. | 6 de janeiro de 2022 | |
Crie políticas para impedir que uma entidade terceirizada ou de serviços cruzados manipule uma entidade com permissão para agir em seu nome para obter acesso aos recursos em sua conta. | 6 de dezembro de 2021 | |
Use a orientação fornecida em Criar conjunto de dados de eventos para preparar e coletar dados para treinar seu modelo. | 22 de novembro de 2021 | |
Use as explicações de previsão para obter informações sobre como cada variável de evento impactou as pontuações de previsão de fraudes do seu modelo. | 10 de novembro de 2021 | |
Use as informações em Solucionar problemas de dados de treinamento para ajudar a diagnosticar e resolver problemas que você pode ver no console do Amazon Fraud Detector ao treinar seu modelo. | 11 de outubro de 2021 | |
Use o modelo Transaction Fraud Insights (TFI) para detectar fraudes on-line ou em card-not-present transações. | 11 de outubro de 2021 | |
Armazene seus dados de eventos no Amazon Fraud Detector e use os dados armazenados para treinar seus modelos posteriormente. Ao armazenar dados de eventos no Amazon Fraud Detector, você pode treinar modelos que usam variáveis computadas automaticamente para melhorar o desempenho, simplificar o treinamento de modelos e atualizar rótulos de fraude para fechar o ciclo de feedback do aprendizado de máquina. | 11 de outubro de 2021 | |
Use a importância da variável do modelo para obter informações sobre o que está impulsionando o desempenho do seu modelo para cima ou para baixo e quais variáveis do seu modelo contribuem mais. Em seguida, ajuste seu modelo para melhorar o desempenho geral. | 09 de julho de 2021 | |
Use AWS CloudFormation para gerenciar seus recursos do Amazon Fraud Detector. | 10 de maio de 2021 | |
Use as previsões em lote para obter previsões para um conjunto de eventos que não exigem pontuação em tempo real. | 31 de março de 2021 | |
Reformulação de Get started e de outras seções | 17 de julho de 2020 | |
Versão inicial | 2 de dezembro de 2019 |
