미리 작성된 모델 템플릿

Amazon Fraud Detector에는 새 계정 생성, 온라인 결제 및 게스트 체크아웃과 같은 일반적인 온라인 활동에 있어서의 잠재적 부정 행위를 식별하도록 미리 작성된 기계 학습 모델 템플릿이 포함되어 있습니다. 모델 템플릿은 데이터 검증 및 보강, 기능 엔지니어링, 알고리즘 선택, 하이퍼파라미터 튜닝 및 모델 배포와 같은 번거로운 작업을 모두 처리합니다. 데이터 세트를 업로드하고 모델 템플릿을 선택하기만 하면, Fraud Detector가 자동으로 최적의 부정 행위 탐지 ML 모델을 찾습니다. 코딩 경험이나 기계 학습 경험은 필요하지 않습니다.

규칙에 띠라 작업 트리거

Amazon Fraud Detector 부정 행위 탐지 모델이 생성되면 Fraud Detector 콘솔을 사용하여 모델 예측을 기반으로 규칙을 생성할 수 있습니다. 고객은 특정 모델 점수를 수락하거나 검토하거나 관련 추가 정보를 수집하는 등의 작업을 수행하는 규칙을 생성할 수 있습니다. 예를 들어 모델 점수가 500보다 높고 계정의 전화 번호 국가와 IP 주소 국가가 일치하지 않는 경우 의심스러운 고객 계정으로서 검토 대상 플래그를 지정하는 규칙을 손쉽게 만들 수 있습니다.

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실시간 부정 행위 예측 API

애플리케이션에서 Amazon Fraud Detector API를 사용하여 온라인 활동을 평가하는 방법으로, 실시간 부정 행위 예측을 수행할 수 있습니다. 부정 행위 예측 API를 호출하여, 작업을 트리거하는 모델과 규칙을 통해 모든 새 계정 등록 시에 잠재적인 부정 행위 위험이 있는지 확인할 수 있습니다.

예측 및 탐지 로직을 검토하고 감사하는 단일 인터페이스

Amazon Fraud Detector 콘솔을 사용하여 과거 부정 행위 평가 결과를 간편하게 검색 및 검토하여 탐지 로직을 감사할 수 있습니다. 원하는 평가 결과가 나오면 해당 이벤트에 대해 수신된 데이터, 평가 중에 적용된 탐지 로직, 부정 행위 예측 결과를 초래한 조건을 확인할 수 있습니다.

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Amazon SageMaker 통합

Amazon SageMaker에서 부정 행위 탐지 모델을 이미 생성한 경우 더 많은 부정 행위를 방지하기 위해 이를 Amazon Fraud Detector로 가져올 수 있습니다. 애플리케이션에 SageMaker 모델과 Fraud Detector 모델을 모두 사용하여 다양한 부정 행위 사용 사례를 탐지할 수 있습니다. 예를 들어 Fraud Detector 모델을 사용하여 고객 계정의 부정 행위 위험을 평가하고 SageMaker 모델을 사용하여 계정 보안 침해 위험을 확인할 수 있습니다. 

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