Amazon Fraud Detector, çevrimiçi ödeme dolandırıcılığı ve sahte hesap oluşturma gibi dolandırıcılık amaçlı olabilecek çevrimiçi etkinliklerin algılanmasını kolaylaştıran, tam olarak yönetilen bir hizmettir. Hem makine öğrenimini (ML) hem de Amazon Web Services (AWS) ve Amazon.com'un 20 yılı aşkın dolandırıcılık algılama uzmanlığını kullanan Amazon Fraud Detector, dolandırıcılık amaçlı olabilecek etkinlikleri milisaniyeler içinde otomatik olarak tespit eder. Amazon Fraud Detector'da peşin ödeme, uzun süreli taahhüt veya altyapı yönetimi gereksinimleri yoktur. Sadece gerçek kullanımınız için ücret ödersiniz.
Öncelikle, dolandırıcılık için değerlendirmek istediğiniz olayı seçersiniz. Ardından, geçmişe dönük olay veri kümenizi Amazon Simple Storage Service'a (Amazon S3) yükler ve belirli bir dolandırıcılık biçimini algılamak için optimize edilmiş özellikler ve algoritmaların bir kombinasyonunu belirleyen dolandırıcılık algılama modeli türünü seçersiniz. Sonrasında hizmet, benzersiz bilgilerinize dayanarak bir özelleştirilmiş dolandırıcılık algılama modelini otomatik olarak eğitir, test eder ve dağıtır. Bu süreçte, AWS ve Amazon'un kendi dolandırıcılık uzmanlığına dayalı olarak dolandırıcılık kalıpları üzerinde önceden eğitilmiş bir dizi modelle model performansınızı artırabilirsiniz. Modelin çıktısı, dolandırıcılık riskinin olasılığını tahmin eden 0 ile 1.000 arasında değişen bir skordur. Sürecin son aşamasında, modelinizin skorunu yorumlamak üzere karar mantığını (ör. kurallar) ayarlar ve işlemleri onaylama ya da gözden geçirecek birisine gönderme gibi sonuçlar atarsınız.
Bu çerçeve oluşturulduktan sonra web sitenizdeki hesap kaydı veya sipariş için ödeme yapma gibi işlem fonksiyonlarına Amazon Fraud Detector API'sini entegre edebilirsiniz. Amazon Fraud Detector, bu etkinlikleri gerçek zamanlı olarak işler ve son kullanıcı deneyiminizi ayarlamanıza yardımcı olmak için milisaniyeler içinde dolandırıcılık tahminleri sağlar.
Amazon Fraud Detector, gerçek zamanlı makine öğrenimi modelleme ve kurallara dayalı değerlendirme gerektiren çevrimiçi dolandırıcılık kullanım örnekleri için tasarlanmıştır. Örneğin:
Evet. Amazon Fraud Detector makine öğrenimi modellerini, Amazon SageMaker modellerini ve kurallarını birlikte kullanarak Amazon Fraud Detector'ı her bir kullanım örneği için özelleştirebilirsiniz. Öncelikle, dolandırıcılık değerlendirme girdileri olarak kullanmak üzere ilgili risk verilerini toplayın. Bunlar e-posta adreslerini, telefon numaralarını ve IP adreslerini içermektedir. Bu veri akışı, bir makine öğrenimi modeline gönderilir ve makine öğrenimi modeli bir skor belirler. Son olarak, skoru ve diğer risk verilerini yorumlamak üzere algılama kurallarını kullanabilir ve bir talebi onaylama ya da incelenmesi için siparişleri dolandırıcılık analistlerine gönderme gibi kararlar alabilirsiniz. Basit bir kurala ve ilgili sonuca şöyle bir örnek verilebilir: "IF model_score < 50 & credit_card_country = US THEN approve_order" (model skoru 50'den düşükse ve kredi kartı ülkesi ABD ise siparişi onayla).
20 yıllık dolandırıcılık uzmanlığına sahip olan Amazon, kötü niyetli tarafların çevrimiçi dolandırıcılıkları nasıl birçok farklı biçimde gerçekleştirdiğini birinci elden deneyimlemiştir. Amazon Fraud Detector bu bilgilerden sizin de yararlanmanıza yardımcı olur. Otomatik model eğitimi sürecinde Amazon Fraud Detector, modelinizin performansını artırmak üzere, AWS ve Amazon'un dolandırıcılık uzmanlığından faydalanarak düzenler konusunda eğitilmiş bir dizi model kullanır.
Amazon Fraud Detector, geçmişe dönük dolandırıcılık verilerinize dayalı olarak sizin için özelleştirilmiş dolandırıcılık algılama makine öğrenimi modellerini hiçbir makine öğrenimi deneyimine ihtiyaç olmadan otomatik olarak eğitir, test eder ve dağıtır. Daha fazla makine öğrenimi deneyimine sahip bir geliştiriciyseniz Amazon SageMaker'ı kullanarak Amazon Fraud Detector'a kendi modellerinizi ekleyebilirsiniz.
Amazon Fraud Detector ister makine öğrenimiyle isterseniz de makine öğrenimi olmadan kurallara dayalı dolandırıcılık tahminleri yapmayı mümkün kılar. Amazon Fraud Detector sayesinde kendi algılama kurallarınızı (ör. "IF model_score < 50 & credit_card_country = US THEN approve_order") basit bir kural diliyle yazabilirsiniz. Ayrıca sezgisel bir arabirim kullanarak değerlendirme esnasında kuralların hangi sırayla tetikleneceğini belirtebilirsiniz.
Evet, Amazon Fraud Detector konsolunu kullanarak geçmişteki dolandırıcılık değerlendirmelerinizi gözden geçirebilir ve karar mantığını denetleyebilirsiniz. Amazon Fraud Detector konsolunda, olayın özelliklerine ve/veya uygulanan algılama mantığına (ör. sonuç, kullanılan modeller ya da kurallar veya olayın meta verileri) dayalı olarak geçmiş olayları aratabilirsiniz. Sonrasında, algılama mantığının olayı nasıl değerlendirdiğini ayrıntılarıyla inceleyebilirsiniz.
Hayır. Güvenlik ve gizlilik, en çok önem verdiğimiz konuların başında gelir. Bunu müşteri güvenini kazanmanın temel ilkelerinden biri olarak gören AWS, müşteri verilerini asla paylaşmayacaktır.