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코드를 작성하거나 API를 통합하지 않고 Amazon Fraud Detector로 일괄 사기 예측 수행

시간

아마존 사기 탐지기 가짜 계정 생성 또는 온라인 결제 사기와 같은 잠재적 인 사기성 온라인 활동을 쉽게 식별 할 수있는 완전 관리 형 서비스입니다. 범용 기계 학습 (ML) 패키지와 달리 Amazon Fraud Detector는 사기를 감지하도록 특별히 설계되었습니다. Amazon Fraud Detector는 데이터, 최신 ML 과학, Amazon.com 및 AWS의 20 년 이상의 사기 탐지 경험을 결합하여 비즈니스에서 사기를 탐지하도록 맞춤 제작 된 ML 모델을 구축합니다.

비즈니스에 맞춤화 된 사기 감지 모델을 학습 한 후 모델의 출력을 해석하는 규칙을 만들고 모델과 규칙을 모두 포함하는 탐지기를 만듭니다. 그런 다음을 통해 탐지기에 전화하여 사기에 대한 온라인 활동을 실시간으로 평가할 수 있습니다. GetEventPrediction API 및 각 요청의 단일 이벤트에 대한 세부 정보 전달. 하지만 API 통합을위한 엔지니어링 지원이 없거나 한 번에 많은 이벤트를 빠르게 평가하려면 어떻게해야할까요? 이전에는 맞춤형 솔루션 생성 사용 AWS 람다아마존 단순 스토리지 서비스 (Amazon S3). 이를 위해서는 코드를 작성하고 유지 관리해야했으며 한 번에 최대 4,000 개의 이벤트 만 평가할 수있었습니다. 이제 Amazon Fraud Detector에서 일괄 예측을 생성하여 많은 수의 사기 이벤트를 빠르고 쉽게 평가할 수 있습니다.

솔루션 개요

일괄 예측 기능을 사용하려면 다음과 같은 상위 수준 단계를 완료해야합니다.

  1. 사기 예측 모델과 규칙 또는 단순한 규칙 세트가 포함 된 탐지기를 만들고 게시합니다.
  2. 파일을 업로드 할 입력 S3 버킷을 생성하고 선택적으로 결과를 저장할 출력 버킷을 생성합니다.
  3. 평가하려는 모든 이벤트가 포함 된 CSV 파일을 만듭니다.
  4. Amazon Fraud Detector 콘솔을 통해 배치 예측 작업을 수행합니다.
  5. 생성되어 Amazon S3에 저장되는 CSV 파일에서 결과를 검토합니다.

감지기 만들기 및 게시

Amazon Fraud Detector 콘솔 또는 API를 사용하여 탐지기 버전을 생성하고 게시 할 수 있습니다. 콘솔 지침은 다음을 참조하십시오. 시작하기 (콘솔).

입력 및 출력 S3 버킷 생성

CSV 파일을 업로드하는 Amazon S3 콘솔에서 S3 버킷을 생성합니다. 이것은 입력 버킷입니다. 선택적으로 Amazon Fraud Detector가 배치 예측 결과를 CSV 파일로 저장하는 두 번째 출력 버킷을 생성 할 수 있습니다. 출력 버킷을 지정하지 않으면 Amazon Fraud Detector는 입력 및 출력 파일을 모두 동일한 버킷에 저장합니다.

감지기와 동일한 리전에 버킷을 만들어야합니다. 자세한 내용은 버킷 만들기.

이벤트 레코드의 샘플 CSV 파일 만들기

평가할 이벤트가 포함 된 CSV 파일을 준비하십시오. 이 파일에 감지기와 관련된 이벤트 유형의 각 변수에 대한 열을 포함합니다. 또한 다음에 대한 열을 포함합니다.

  • EVENT_ID – 트랜잭션 번호와 같은 이벤트 식별자. 필드 값은 ^ [0-9a-z _-] + $ 정규식 패턴을 충족해야합니다.
  • ENTITY_ID – 계정 번호와 같이 이벤트를 수행하는 엔티티의 식별자. 필드 값은 ^ [0-9a-z _-] + $ 정규식 패턴도 충족해야합니다.
  • EVENT_TIMESTAMP – 이벤트가 발생한 시간에 대한 ISO 8601 형식의 타임 스탬프.
  • ENTITY_TYPE – 고객 또는 판매자와 같이 이벤트를 수행하는 엔티티.

열 헤더 이름은 해당 Amazon Fraud Detector 변수 이름과 정확히 일치해야합니다. 앞의 XNUMX 개의 필수 열 헤더 이름은 대문자 여야하며 이벤트 유형과 연관된 변수의 열 헤더 이름은 소문자 여야합니다. 누락 된 값이있는 파일의 모든 이벤트에 대해 오류를 수신합니다.

CSV 파일에서 각 행은 예측을 생성하려는 하나의 이벤트에 해당합니다. CSV 파일은 최대 50MB까지 가능하며 이벤트 크기에 따라 약 50,000-100,000 개의 이벤트를 허용합니다. 다음 스크린 샷은 입력 CSV 파일의 예를 보여줍니다.

Amazon Fraud Detector 변수 데이터 유형 및 형식에 대한 자세한 내용은 변수를 만듭니다.

일괄 예측 수행

CSV 파일을 입력 버킷에 업로드합니다. 이제 일괄 예측 작업을 시작할 시간입니다.

  1. Amazon Fraud Detector 콘솔에서 일괄 예측 탐색 창에서

이 페이지에는 과거 일괄 예측 작업의 요약이 포함되어 있습니다.

  1. 왼쪽 메뉴에서 새로운 일괄 예측.

  1. 럭셔리 직업 이름¸ 작업 이름을 입력하거나 Amazon Fraud Detector가 임의의 이름을 할당하도록 할 수 있습니다.
  2. 럭셔리 탐지기감지기 버전에서 일괄 예측에 사용할 감지기와 버전을 선택합니다.
  3. 럭셔리 IAM 역할, 이미있는 경우 AWS 자격 증명 및 액세스 관리 (IAM) 역할은 드롭 다운 메뉴에서 선택할 수 있습니다. 또는 다음을 선택하여 만들 수 있습니다. IAM 역할 생성.

새 IAM 역할을 생성 할 때 입력 및 출력 파일에 대해 다른 버킷을 지정하거나 둘 다에 동일한 버킷 이름을 입력 할 수 있습니다.

모델 학습을 위해 데이터 세트에 액세스하는 데 사용하는 것과 같은 기존 IAM 역할을 사용하는 경우 역할에 다음 역할이 있는지 확인해야합니다. s3:PutObject 일괄 예측 작업을 시작하기 전에 연결된 권한입니다.

  1. IAM 역할을 선택한 후 데이터 위치에서 입력 파일의 S3 URI를 입력합니다.
  2. 왼쪽 메뉴에서 스타트.

당신은 일괄 예측 페이지에서 방금 생성 한 작업을 볼 수 있습니다. 일괄 예측 작업 처리 시간은 평가중인 이벤트 수에 따라 다릅니다. 예를 들어 20MB 파일 (약 20,000 개의 이벤트)은 약 12 ​​분이 걸립니다. Amazon Fraud Detector 콘솔에서 언제든지 작업 상태를 볼 수 있습니다. 작업 이름을 선택하면 입력 및 출력 데이터 위치와 같은 추가 정보가있는 작업 세부 정보 페이지가 열립니다.

배치 예측 결과 검토

작업이 완료되면 지정한 S3 버킷에서 출력 파일을 다운로드 할 수 있습니다. 파일을 빠르게 찾으려면 아래의 링크를 선택하십시오. 출력 데이터 위치 작업 세부 정보 페이지에서.

출력 파일에는 입력 파일에 제공 한 모든 열과 세 개의 추가 열이 있습니다.

  • 지위 – 쇼 Success 이벤트가 성공적으로 평가 된 경우 또는 이벤트를 평가할 수없는 경우 오류 코드
  • 결과 – 규칙 세트에서 반환 된 결과를 나타냅니다.
  • MODEL_SCORES – 규칙 세트에서 호출 한 모델에서 반환 된 위험 점수를 나타냅니다.

다음 스크린 샷은 출력 CSV 파일의 예를 보여줍니다.

결론

축하합니다! 일련의 사기 예측을 성공적으로 수행했습니다. 배치 예측 기능을 사용하여 새 모델 버전 또는 업데이트 된 규칙과 같은 사기 감지 로직의 변경 사항을 테스트 할 수 있습니다. 또한 일괄 예측을 사용하여 지난 24 시간 동안 생성 된 모든 계정에 대한 일일 확인과 같은 비동기 사기 평가를 수행 할 수 있습니다.

사용 사례에 따라 다른 AWS 서비스에서 예측 결과를 사용할 수 있습니다. 예를 들어 다음에서 예측 결과를 분석 할 수 있습니다. 아마존 퀵 사이트 또는 위험이 높은 결과를 아마존 증강 AI (Amazon A2I)는 예측에 대한 인간 검토를 위해. 당신은 또한 사용할 수 있습니다 아마존 클라우드 워치 반복되는 일괄 예측을 예약합니다.

Amazon Fraud Detector에는 매월 2 건의 예측이 포함 된 30,000 개월 무료 평가판이 있습니다. 그 후 가격은 규칙 전용 예측의 경우 예측 당 $ 0.005, ML 기반 예측의 경우 $ 0.03부터 시작됩니다. 자세한 내용은 Amazon Fraud Detector 요금. 추가 블로그 게시물, 샘플 노트북, 사용 설명서 및 API 설명서에 대한 링크를 포함하여 Amazon Fraud Detector에 대한 자세한 내용은 아마존 사기 탐지기.

질문이나 의견이 있으면 의견으로 알려주십시오!


저자에 관하여

빌랄 알리 Amazon Fraud Detector에서 일하는 선임 제품 관리자입니다. 그는 고객의 문제에 귀를 기울이고 사기와 남용에 더 잘 대처할 수있는 방법을 찾습니다. 그는 여가 시간을 오래된 Jeopardy 에피소드를보고 텍사스 오스틴에서 최고의 타코를 찾는 데 보냅니다.

코인 스마트. 유로파 최고의 비트 코인-보르 스
출처 : https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/perform-batch-fraud-predictions-with-amazon-fraud-detector-without-writing-code-or-integrating-an-api/

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