当社は、当社のサイトおよびサービスを提供するために必要な必須 Cookie および類似のツールを使用しています。当社は、パフォーマンス Cookie を使用して匿名の統計情報を収集することで、お客様が当社のサイトをどのように利用しているかを把握し、改善に役立てています。必須 Cookie は無効化できませんが、[カスタマイズ] または [拒否] をクリックしてパフォーマンス Cookie を拒否することはできます。
お客様が同意した場合、AWS および承認された第三者は、Cookie を使用して便利なサイト機能を提供したり、お客様の選択を記憶したり、関連する広告を含む関連コンテンツを表示したりします。すべての必須ではない Cookie を受け入れるか拒否するには、[受け入れる] または [拒否] をクリックしてください。より詳細な選択を行うには、[カスタマイズ] をクリックしてください。
Essential Cookie は、当社のサイトおよびサービスを提供するために必要であり、無効にすることはできません。通常、プライバシー設定の選択、サインイン、フォームへの入力など、サイトでのアクションに応じてのみ設定されます。
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一部の種類の Cookie をブロックすると、サイトの操作に影響する可能性があります。Cookie の設定は、このサイトのフッターにある [Cookie preferences] をクリックすることで、いつでも変更できます。当社および承認された第三者が Cookie をどのように使用しているかについては、「AWS Cookie Notice」をお読みください。
クロスコンテキスト行動広告を含む、AWS サイトやその他のプロパティでのお客様の興味に関連する広告を表示します。クロスコンテキスト行動広告では、1 つのサイトまたはアプリのデータを使用して、別の会社のサイトまたはアプリでお客様に対して広告を行います。
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その他すべての AWS クロスコンテキスト行動広告を許可しないようにするには、E メールでこのフォームに記入を行ってください。
AWS によるお客様の情報の取り扱い方法の詳細については、AWS プライバシー通知をお読みください。
Cookie の設定を保存できなかったため、現時点では不可欠な Cookie のみを保存します。
Cookie の設定を変更する場合は、AWS コンソールのフッターにあるリンクを使用して後でもう一度お試しください。問題が解決しない場合は、サポートにお問い合わせください。
Amazon Fraud Detector は、オンライン支払い詐欺や偽アカウントの作成など、不正の可能性があるオンラインアクティビティを簡単に識別できるようにする、フルマネージドサービスです。Amazon Fraud Detector は、機械学習 (ML) とアマゾン ウェブ サービス (AWS) および Amazon.com の 20 年にわたる不正検出の専門知識を使用して、潜在的な不正アクティビティをミリ秒単位で自動的に識別します。Amazon Fraud Detector で管理するための前払いや長期的なコミットメント、インフラストラクチャはありません。実際の使用に対してのみお支払いいただきます。
まず、不正を評価したいイベントを定義します。次に、過去のイベントデータセットを Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) にアップロードし、不正検出モデルタイプを選択します。これは、特定の形態の不正を検知するために最適化された機能とアルゴリズムの組み合わせを指定するものです。その後、本サービスは、お客様の固有の情報に基づいてカスタマイズされた不正検出モデルを自動的にトレーニング、テスト、およびデプロイします。このプロセスでは、AWS と Amazon 独自の不正に関する専門知識に基づいて不正パターンを事前にトレーニングさせた一連のモデルを使用して、モデルのパフォーマンスを高めることができます。モデルの出力は、不正リスクの可能性を予測する 0〜1,000 の範囲のスコアです。プロセスの最終段階で、モデルのスコアを解釈し、レビューのために人間の調査員にトランザクションを渡すか送信するなど、結果を割り当てるために、決定ロジック (ルールなど) を設定します。
このフレームワークを作成した後、Amazon Fraud Detector API をアカウントのサインアップや注文のチェックアウトなどのウェブサイトのトランザクション機能に統合できます。Amazon Fraud Detector は、これらのアクティビティをリアルタイムで処理し、ミリ秒単位で不正予測を提供し、エンドユーザーエクスペリエンスの調整に役立ちます。
Amazon Fraud Detector は、リアルタイムの機械学習モデリングとルールベースの評価を必要とするオンライン不正ユースケースのために設計されています。以下に例を示します。
はい。Amazon Fraud Detector ML モデル、Amazon SageMaker モデル、およびルールの組み合わせを使用して、ユースケースごとに Amazon Fraud Detector をカスタマイズできます。まず、不正評価のインプットとして使用する関連するリスクデータを収集します。電子メールアドレス、電話番号、IP アドレスなどを含みます。これらのデータは、機械学習モデルに入力され、スコアが出力されます。最後に、検出ルールを使ってスコアやその他のリスクデータを解釈し、クレームを承認したり、調査のために不正分析者に送信するなどの決定を下すことができます。単純なルールと対応する結果の例は、「IF model_score <50＆credit_card_country = US THEN approve_order」です。
Amazon は、20 年にわたる不正の経験により、悪役がさまざまな形態のオンライン不正をどのように行っているかを直接見てきました。Amazon Fraud Detector は、この知識を活用するのに役立ちます。自動化されたモデルトレーニングプロセス中に、Amazon Fraud Detector は、AWS と Amazon 自身の不正の専門知識から不正のパターンに関するトレーニングを受けた一連のモデルを使用して、モデルのパフォーマンスを向上させます。
Amazon Fraud Detector は、機械学習の経験を必要とせずに、過去の不正データに基づいてカスタムの不正検出機械学習モデルを自動的にトレーニング、テスト、デプロイします。機械学習の経験が豊富なデベロッパー向けに、Amazon SageMaker を使用して独自のモデルを Amazon Fraud Detector に追加できます。
Amazon Fraud Detector を使用すると、機械学習を使用してもしなくても、ルールベースの不正予測を実行できます。Amazon Fraud Detector を使用すると、検出ルールを作成できます (例:単純なルール記述言語を使用して、「IF model_score <50＆credit_card_country = US THEN approve_order」）。直感的なインターフェイスを使用して、評価中にルールがトリガーする順序を指定することもできます。
はい。Amazon Fraud Detector コンソールを使用して、過去の不正評価を確認し、決定ロジックを監査できます。Amazon Fraud Detector コンソールでは、結果、使用されたモデルまたはルール、イベントメタデータなど、適用されたイベントおよび/または検出ロジックの特性に基づいて、過去のイベントを検索できます。その後、検出ロジックがイベントを評価する方法を掘り下げることができます。
いいえ。セキュリティとプライバシーが当社の最大の関心事です。顧客の信頼を獲得するための基本原則として、AWS はお客様のデータを共有しません。