アマゾン詐欺検出器 はフルマネージドサービスであり、偽のアカウントの作成やオンライン支払い詐欺など、潜在的に不正なオンライン活動を簡単に特定できます。 汎用の機械学習（ML）パッケージとは異なり、Amazon FraudDetectorは不正を検出するように特別に設計されています。 Amazon Fraud Detectorは、最新のMLサイエンスであるデータと、Amazon.comとAWSでの20年以上の不正検出の経験を組み合わせて、ビジネスの不正を検出するようにカスタマイズされたMLモデルを構築します。
ビジネスに合わせてカスタマイズされた不正検出モデルをトレーニングした後、モデルの出力を解釈するルールを作成し、モデルとルールの両方を含む検出器を作成します。 次に、を介して検出器を呼び出すことにより、詐欺のオンライン活動をリアルタイムで評価できます。 GetEventPrediction APIと、各リクエストのXNUMXつのイベントに関する詳細の受け渡し。 しかし、APIを統合するためのエンジニアリングサポートがない場合、または一度に多くのイベントをすばやく評価したい場合はどうでしょうか。 以前は、 カスタムソリューションを作成する AWSラムダ & Amazon シンプル ストレージ サービス （Amazon S3）。 これには、コードを記述して維持する必要があり、一度に評価できるのは最大4,000のイベントのみでした。 これで、Amazon Fraud Detectorでバッチ予測を生成して、多数のイベントの不正をすばやく簡単に評価できます。
ソリューションの概要
バッチ予測機能を使用するには、次の高レベルの手順を完了する必要があります。
- 不正予測モデルとルール、または単にルールセットを含む検出器を作成して公開します。
- ファイルをアップロードするための入力S3バケットを作成し、オプションで、結果を保存するための出力バケットを作成します。
- 評価するすべてのイベントを含むCSVファイルを作成します。
- Amazon FraudDetectorコンソールからバッチ予測ジョブを実行します。
- 生成されてAmazonS3に保存されるCSVファイルで結果を確認します。
検出器を作成して公開する
Amazon Fraud DetectorコンソールまたはAPIを使用して、検出器バージョンを作成および公開できます。 コンソールの手順については、を参照してください。 はじめに（コンソール）.
入力および出力S3バケットを作成します
CSVファイルをアップロードするAmazonS3コンソールでS3バケットを作成します。 これが入力バケットです。 オプションで、Amazon FraudDetectorがバッチ予測の結果をCSVファイルとして保存するXNUMX番目の出力バケットを作成できます。 出力バケットを指定しない場合、Amazon FraudDetectorは入力ファイルと出力ファイルの両方を同じバケットに保存します。
検出器と同じリージョンにバケットを作成してください。 詳細については、を参照してください。 バケットを作成する.
イベントレコードのサンプルCSVファイルを作成します
評価するイベントを含むCSVファイルを準備します。 このファイルには、検出器に関連付けられているイベントタイプの各変数の列を含めます。 さらに、次の列を含めます。
- イベント_ID –トランザクション番号などのイベントの識別子。 フィールド値は、次の正規表現パターンを満たす必要があります：^ [0-9a-z _-] + $。
- ENTITY_ID –アカウント番号など、イベントを実行するエンティティの識別子。 フィールド値は、次の正規表現パターンも満たす必要があります：^ [0-9a-z _-] + $。
- EVENT_TIMESTAMP –イベントが発生したときのISO8601形式のタイムスタンプ。
- ENTITY_TYPE –顧客や商人など、イベントを実行するエンティティ。
列ヘッダー名は、対応するAmazon FraudDetector変数名と正確に一致する必要があります。 上記のXNUMXつの必須の列ヘッダー名は大文字である必要があり、イベントタイプに関連付けられている変数の列ヘッダー名は小文字である必要があります。 値が欠落しているファイル内のイベントに対してエラーを受け取ります。
CSVファイルでは、各行は予測を生成する50つのイベントに対応します。 CSVファイルは最大50,000MBにすることができ、イベントサイズに応じて約100,000〜XNUMXのイベントを許可します。 次のスクリーンショットは、入力CSVファイルの例を示しています。
Amazon Fraud Detectorの変数データ型とフォーマットの詳細については、を参照してください。 変数を作成します。
バッチ予測を実行する
CSVファイルを入力バケットにアップロードします。 次に、バッチ予測ジョブを開始します。
- Amazon Fraud Detectorコンソールで、 バッチ予測 ナビゲーションペインに表示されます。
このページには、過去のバッチ予測ジョブの要約が含まれています。
- 選択する 新しいバッチ予測.
- 職種名¸ジョブの名前を入力するか、Amazon FraudDetectorにランダムな名前を割り当てさせることができます。
- 検出器 & 検出器バージョン、バッチ予測に使用する検出器とバージョンを選択します。
- IAMの役割、すでにお持ちの場合 AWS IDおよびアクセス管理 （IAM）ロール、ドロップダウンメニューから選択できます。 または、を選択して作成することもできます IAMロールを作成する.
新しいIAMロールを作成するときに、入力ファイルと出力ファイルに異なるバケットを指定するか、両方に同じバケット名を入力できます。
モデルトレーニング用のデータセットへのアクセスに使用するような既存のIAMロールを使用する場合は、ロールに s3:PutObject バッチ予測ジョブを開始する前に添付された権限。
- IAMの役割を選択した後、 データの場所、入力ファイルのS3URIを入力します。
- 選択する 開始.
あなたはに戻ります バッチ予測 作成したばかりのジョブを確認できるページ。 バッチ予測ジョブの処理時間は、評価するイベントの数によって異なります。 たとえば、20 MBのファイル（約20,000イベント）には約12分かかります。 Amazon Fraud Detectorコンソールで、いつでもジョブのステータスを表示できます。 ジョブ名を選択すると、入力データと出力データの場所などの追加情報を含むジョブ詳細ページが開きます。
バッチ予測結果を確認します
ジョブが完了したら、指定したS3バケットから出力ファイルをダウンロードできます。 ファイルをすばやく見つけるには、下のリンクを選択してください 出力データの場所 ジョブの詳細ページ。
出力ファイルには、入力ファイルで指定したすべての列に加えて、次のXNUMXつの追加の列があります。
- ステータス –ショー
Successイベントが正常に評価された場合、またはイベントを評価できなかった場合はエラーコード - 成果 –ルールセットによって返された結果を示します
- MODEL_SCORES –ルールセットによって呼び出されたモデルによって返されたリスクスコアを示します
次のスクリーンショットは、出力CSVファイルの例を示しています。
まとめ
おめでとうございます！ 不正予測のバッチを正常に実行しました。 バッチ予測機能を使用して、新しいモデルバージョンや更新されたルールなど、不正検出ロジックへの変更をテストできます。 バッチ予測を使用して、過去24時間に作成されたすべてのアカウントを毎日チェックするなど、非同期の不正評価を実行することもできます。
ユースケースによっては、予測結果を他のAWSサービスで使用することをお勧めします。 たとえば、次のように予測結果を分析できます。 アマゾンクイックサイト またはリスクの高い結果を Amazon拡張AI （Amazon A2I）予測の人間によるレビュー。 あなたも使用したいかもしれません アマゾンクラウドウォッチ 定期的なバッチ予測をスケジュールします。
Amazon Fraud Detectorには、月額2件の予測を含む30,000か月間の無料トライアルがあります。 その後、価格設定は、ルールのみの予測の場合は予測ごとに0.005ドルから、MLベースの予測の場合は0.03ドルから始まります。 詳細については、を参照してください。 Amazon FraudDetectorの価格。 追加のブログ投稿、サンプルノートブック、ユーザーガイド、APIドキュメントへのリンクなど、Amazon Fraud Detectorの詳細については、を参照してください。 アマゾン詐欺検出器.
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著者について
ビラルアリ は、Amazon FraudDetectorに取り組んでいるシニアプロダクトマネージャーです。 彼は顧客の問題に耳を傾け、顧客が詐欺や虐待とよりよく戦うのを助ける方法を見つけます。 彼は自由な時間をジェパディの古いエピソードを見たり、テキサス州オースティンで最高のタコスを探したりしています。
コインスマート。 BesteBitcoin-ヨーロッパのBörse
ソース：https：//aws.amazon.com/blogs/machine-learning/perform-batch-fraud-predictions-with-amazon-fraud-detector-without-writing-code-or-integrating-an-api/
