Q: Amazon Fraud Detector란 무엇입니까?

Amazon Fraud Detector는 온라인 결제 사기, 가짜 계정 개설 등 부정 행위 가능성이 있는 온라인 활동을 손쉽게 파악할 수 있는 완전관리형 서비스입니다. Fraud Detector는 ML(기계 학습) 기술과 20년간 축적된 AWS 및 Amazon.com의 부정 행위 탐지 전문 지식을 활용하여 부정 행위 가능성을 몇 밀리초 만에 자동으로 파악합니다. 선결제 금액이나 장기 약정이 없으며, Fraud Detector를 운영하기 위한 인프라도 필요하지 않습니다. 실제 사용량에 대한 요금만 지불하면 됩니다.

Q: Amazon Fraud Detector는 어떻게 작동합니까?

먼저 특정 형태의 온라인 사기를 탐지하도록 최적화된 기능과 알고리즘의 조합을 지정하는 기계 학습 모델 템플릿을 선택합니다. 그런 다음 부정 행위 기록 데이터를 업로드하여 고유한 정보를 기반으로 사용자 지정 부정 행위 탐지 모델을 자동으로 학습시키고 테스트하고 배포합니다. 이 과정에서 부정 행위와 관련한 AWS 및 Amazon의 자체 전문 지식을 바탕으로 부정 행위 패턴을 학습한 일련의 모델이 고객의 모델 성능을 높이는 데 활용됩니다. 부정 행위 위험의 가능성을 예측하는 0~1,000 범위의 점수 형태로 예측 결과가 출력됩니다. 프로세스의 마지막 단계에서는 결정 로직(예: 규칙)을 설정하여 모델의 점수를 해석하고, 통과와 같은 결과를 할당하거나 검토를 위해 인간 조사자에게 트랜잭션을 전송합니다.

이 프레임워크가 생성되고 나면 계정 등록, 주문 체크아웃 등 웹 사이트의 트랜잭션 기능에 Fraud Detector API를 통합할 수 있습니다. Fraud Detector는 이 같은 활동을 실시간으로 처리하고 밀리초 단위로 부정 행위 예측 결과를 제공합니다. 그러면 이 예측 결과에 따라 최종 사용자 경험을 조정할 수 있습니다.

Q: Amazon Fraud Detector는 정식 버전으로 제공됩니까?

Amazon Fraud Detector는 현재 프리뷰 버전으로 제공됩니다. 프리뷰에 참여하려면 여기에서 요청을 제출하십시오. 제출한 신청이 팀에서 승인되면 연락을 드립니다. 신청하려면 AWS 계정 ID가 필요합니다.

Q: Amazon Fraud Detector가 지원하는 구체적인 사용 사례는 무엇입니까?

Fraud Detector는 기계 학습 모델 및 규칙을 사용하여 실시간 평가가 필요한 온라인 부정 행위 사용 사례를 지원하도록 설계되었습니다. 예:
• 온라인 자격 증명 사기
• 온라인 주문의 결제 사기
• 계정 등록 프로세스 내에서의 신규 계정 사기
• 계정 인수(악의적인 공격자가 도난당한 자격 증명을 사용하여 합법적인 고객 계정에 로그인하는 경우)
• 프로모션 코드 남용
• 온라인 Marketplace에서 판매자 성과 평가

Q: 사용 사례에 맞게 Amazon Fraud Detector의 구성을 사용자 지정할 수 있습니까?

예. Fraud Detector ML 모델, SageMaker 모델 및 규칙을 조합하여 각 사용 사례에 맞게 Amazon Fraud Detector를 사용자 지정할 수 있습니다. 먼저 부정 행위 평가를 위한 입력 데이터로 사용할 관련 위험 데이터를 수집합니다(예: 이메일 주소, 전화 번호 및 IP 주소). 이 데이터는 점수를 출력하는 기계 학습 모델로 전송됩니다. 그런 다음 탐지 규칙 세트를 사용하여 점수 및 기타 위험 데이터를 해석하고, 승인하거나 조사를 위해 부정 행위 분석가에게 주문을 보내는 등의 결정을 내릴 수 있습니다. “IF model_score < 50 & credit_card_country = US THEN approve_order”는 간단한 규칙과 해당 결과의 예입니다.

Q: Amazon Fraud Detector를 통해 Amazon의 부정 행위 탐지 데이터와 전문 지식을 활용하려면 어떻게 해야 합니까?

Amazon은 20년간의 부정 행위 탐지 경험을 바탕으로 악의적인 공격자들이 다양한 형태로 온라인 사기를 벌이는 행태를 포착해왔습니다. Amazon Fraud Detector는 이러한 지식을 활용할 수 있도록 도와줍니다. 자동화된 모델 학습 프로세스에서 Fraud Detector는 부정 행위와 관련한 AWS 및 Amazon의 자체 전문 지식을 바탕으로 부정 행위 패턴을 학습한 일련의 모델을 활용하여 모델 성능을 높입니다.

Q: Amazon Fraud Detector는 어떻게 ML을 사용하여 부정 행위 탐지 기능을 개선합니까?

Amazon Fraud Detector는 과거 부정 행위 데이터를 기반으로 사용자 지정 부정 행위 탐지 시스템 학습 모델을 자동으로 학습시키고 테스트하고 배포하므로, 기계 학습 경험이 없는 고객도 쉽게 이용할 수 있습니다. 기계 학습 경험이 많은 개발자의 경우 Amazon SageMaker를 사용하여 자신의 모델을 Amazon Fraud Detector에 추가할 수 있습니다.

Q: Amazon Fraud Detector를 사용하여 부정 행위 탐지 규칙을 설정하려면 어떻게 해야 합니까?

Amazon Fraud Detector는 기계 학습을 사용하거나 사용하지 않고도 규칙 기반 부정 행위 예측을 수행할 수 있도록 지원합니다. Amazon Fraud Detector에서는 간단한 규칙 작성 언어를 사용하여 탐지 규칙을 작성할 수 있습니다(예: “IF model_score < 50 & credit_card_country = US THEN approve_order”). 또한 직관적인 인터페이스를 사용하여 평가 중에 규칙이 트리거되는 순서를 지정할 수도 있습니다.

Q: Amazon Fraud Detector를 사용하여 부정 행위 평가 결과를 검토할 수 있습니까?

예. Amazon Fraud Detector 콘솔을 사용하여 과거의 부정 행위 평가 결과를 검토하는 방식으로 의사 결정 로직을 감사할 수 있습니다. Amazon Fraud Detector 콘솔에서는 이벤트 특성 및/또는 적용된 탐지 로직(예: 결과, 사용된 모델 또는 규칙, 이벤트 메타데이터)을 기준으로 과거 이벤트를 검색할 수 있습니다. 그런 다음 탐지 로직에서 이벤트를 평가하는 방법을 드릴다운할 수 있습니다.

Q: Amazon Fraud Detector는 내 위험 데이터 및 위험 관련 결정 내역을 다른 회사와 공유합니까?

아니요. AWS는 보안과 개인 정보 보호를 최우선으로 합니다. AWS는 고객의 신뢰를 얻기 위한 기본 원칙으로서, 고객 데이터를 절대 공유하지 않습니다.

 
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