게시된 날짜: Jul 21, 2022
AWS는 오늘 Amazon Fraud Detector(AFD)가 이제 Account Takeover Insights(ATI) 모델을 지원한다고 발표했습니다. 이 모델은 도난당한 보안 인증 정보, 피싱, 소셜 엔지니어링 또는 다른 형태의 계정 탈취를 통해 훼손된 계정을 특별히 탐지하도록 설계된 대기 시간이 짧은 사기 탐지 기계 학습(ML) 모델입니다. ATI 모델은 기존의 규칙 기반 계정 탈취 솔루션보다 최대 4배 많은 ATI 사기 행위를 탐지하는 동시에 합법적인 사용자에 대한 마찰 수준을 최소화하도록 고안되었습니다.
매년 수십억 개의 계정이 악의적인 행위자에 의해 훼손되고 있습니다. 많은 기업의 경우 이에 대한 보호 기능이 아예 없거나, 생성하기 단순하고 크기를 조정하기가 쉽다는 이유로 규칙 기반 솔루션을 사용하여 훼손된 계정을 탐지하고 있는데, 이는 정교한 사기 행위 대응 팀이 있는 기업조차도 마찬가지입니다.
ATI 모델을 사용하는 고객은 사기 레이블을 수집하거나 고급 데이터 엔지니어링을 수행할 필요 없이 ML 모델을 통합하는 방식으로 계정 탈취 탐지 수준을 손쉽게 개선할 수 있습니다. 시작하려면 온라인 로그인을 통해 레이블이 지정되지 않은 원시 데이터를 업로드하거나 스트리밍하면 됩니다. 내부적으로는 ATI 파이프라인이 데이터의 유효성 검사 및 변환, 모델 구축, 프로덕션 배포에 필요한 모든 단계를 처리합니다. ATI 모델은 사용자의 행동 패턴을 통해 학습하므로 익숙한 로그인과 비정상적인 로그인을 구분하도록 설계되어 있기 때문입니다. Amazon Fraud Detector는 초당 최대 200건(요청 시 증가 가능)의 사기 행위 예측을 처리하도록 자동으로 확장되며, 최소한의 대기 시간으로 사기 행위 평가를 반환하므로 사용자에 대한 마찰은 줄이면서 모든 프로덕션 트래픽을 동기식으로 평가하는 데 도움이 됩니다.