Amazon Fraud Detector ist seit dem 7. November 2025 nicht mehr für Neukunden geöffnet. Funktionen, die Amazon Fraud Detector ähneln, finden Sie SageMaker unter Amazon AutoGluon, und AWS WAF.

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# Teil B: Generieren Sie Betrugsprognosen
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Die Betrugsprognose ist eine Bewertung von Betrug im Zusammenhang mit einer Geschäftsaktivität (Ereignis). Amazon Fraud Detector verwendet Detektoren, um Betrugsprognosen zu erstellen. Ein Detektor enthält Erkennungslogik wie Modelle und Regeln für ein bestimmtes Ereignis, das Sie auf Betrug hin auswerten möchten. Die Erkennungslogik verwendet Regeln, um Amazon Fraud Detector mitzuteilen, wie die mit dem Modell verknüpften Daten zu interpretieren sind. In diesem Tutorial bewerten Sie das Ereignis bei der Kontoregistrierung anhand des Beispieldatensatzes zur Kontoregistrierung, den Sie zuvor hochgeladen haben. 

In Teil A haben Sie Ihr Modell erstellt, trainiert und bereitgestellt. In Teil B erstellen Sie einen Detektor für den `sample_registration` Ereignistyp, fügen das bereitgestellte Modell hinzu, erstellen Regeln und eine Reihenfolge für die Regelausführung und erstellen und aktivieren dann eine Version des Detektors, mit der Sie Betrugsvorhersagen generieren.

## Schritt 1: Detektor erstellen
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**Um einen Detektor zu erstellen**

1. Wählen Sie im linken Navigationsbereich der Amazon Fraud Detector Detector-Konsole die Option **Detectors** aus.

1. Wählen Sie **Detektor erstellen**.

1. Geben `sample_detector` Sie auf der Seite **„Melderdetails definieren**“ den Namen des Melders ein. Geben Sie optional eine Beschreibung für den Detektor ein, z. `my sample fraud detector` B.

1. Wählen Sie als **Ereignistyp** die Option **sample\_registration** aus. Dies ist das Ereignis, das Sie in Teil A dieses Tutorials erstellt haben. 

1. Wählen Sie **Weiter** aus. 

## Schritt 2: Modell hinzufügen
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Wenn Sie Teil A dieses Tutorials abgeschlossen haben, verfügen Sie wahrscheinlich bereits über ein Amazon Fraud Detector Detector-Modell, das Sie Ihrem Detektor hinzufügen können. Wenn Sie noch kein Modell erstellt haben, gehen Sie zu Teil A und führen Sie die Schritte zum Erstellen, Trainieren und Bereitstellen eines Modells aus. Fahren Sie dann mit Teil B fort. 

1. Wählen **Sie unter Modell hinzufügen — optional** die Option **Modell hinzufügen** aus.

1. Wählen Sie auf der Seite **Modell hinzufügen** für **Modell auswählen** den Amazon Fraud Detector Detector-Modellnamen aus, den Sie zuvor bereitgestellt haben. **Wählen Sie für Version** auswählen die Modellversion des bereitgestellten Modells aus.

1. Wählen Sie **Add model** aus.

1. Wählen Sie **Weiter** aus.

## Schritt 3: Regeln hinzufügen
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Eine Regel ist eine Bedingung, die Amazon Fraud Detector mitteilt, wie die Modellleistungsbewertung bei der Bewertung von Betrugsprognosen zu interpretieren ist. Für dieses Tutorial erstellen Sie drei Regeln: `high_fraud_risk``medium_fraud_risk`, und`low_fraud_risk`.

1. Geben `high_fraud_risk` Sie auf der Seite **Regeln hinzufügen** unter **Regel definieren** den Regelnamen und unter **Beschreibung — optional** den Namen **This rule captures events with a high ML model score** als Beschreibung für die Regel ein.

1. Geben Sie im Feld **Ausdruck** den folgenden Regelausdruck in der vereinfachten Regelausdruckssprache von Amazon Fraud Detector ein:

   `$sample_fraud_detection_model_insightscore > 900`

1. Wählen Sie unter **Ergebnisse** die Option **Neues Ergebnis erstellen** aus. Ein Ergebnis ist das Ergebnis einer Betrugsprognose und wird zurückgegeben, wenn die Regel während einer Bewertung zutrifft. 

1. Geben **`verify_customer`Sie im Feld Neues Ergebnis erstellen** den Namen des Ergebnisses ein. Geben Sie optional eine Beschreibung ein.

1. Wählen Sie „**Ergebnis speichern**“. 

1. Wählen Sie **Regel hinzufügen**, um die Regelvalidierungsprüfung auszuführen und die Regel zu speichern. Nach der Erstellung stellt Amazon Fraud Detector die Regel zur Verwendung in Ihrem Detektor zur Verfügung.

1. Wählen **Sie Weitere Regel hinzufügen** und dann die Registerkarte **Regel erstellen**. 

1. Wiederholen Sie diesen Vorgang noch zweimal, um Ihre eigenen `medium_fraud_risk` `low_fraud_risk` Regeln mit den folgenden Regeldetails zu erstellen: 
   + mittleres Betrugsrisiko

     Name der Regel: `medium_fraud_risk`

     Ergebnis: `review`

     Ausdruck:

     `$sample_fraud_detection_model_insightscore <= 900 and`

     `$sample_fraud_detection_model_insightscore > 700`
   + niedriges Betrugsrisiko

     Name der Regel: `low_fraud_risk`

     Ergebnis: `approve`

     Ausdruck:

     `$sample_fraud_detection_model_insightscore <= 700`

   Diese Werte sind Beispiele, die für dieses Tutorial verwendet wurden. Wenn Sie Regeln für Ihren eigenen Detektor erstellen, verwenden Sie Werte, die für Ihr Modell und Ihren Anwendungsfall geeignet sind.

1. Nachdem Sie alle drei Regeln erstellt haben, wählen Sie **Weiter**. 

   Weitere Informationen zum Erstellen und Schreiben von Regeln finden Sie unter [Regeln](rules.md) und[Referenz zur Regelsprache](rule-language-reference.md).

## Schritt 4: Konfigurieren Sie die Regelausführung und die Regelreihenfolge
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Der Regelausführungsmodus für die Regeln, die im Detektor enthalten sind, bestimmt, ob alle von Ihnen definierten Regeln ausgewertet werden oder ob die Regelauswertung bei der ersten passenden Regel beendet wird. Und die Reihenfolge der Regeln bestimmt die Reihenfolge, in der die Regel ausgeführt werden soll. 

Der Standardausführungsmodus für Regeln ist`FIRST_MATCHED`. 

**Zuerst abgeglichen**  
Der Ausführungsmodus „Erste übereinstimmende Regel“ gibt die Ergebnisse für die erste übereinstimmende Regel auf der Grundlage der definierten Regelreihenfolge zurück. Wenn Sie `FIRST_MATCHED` angeben bewertet Amazon Fraud Detector die Regeln nacheinander von der ersten bis zur letzten und stoppt dabei bei der ersten übereinstimmenden Regel. Amazon Fraud Detector liefert dann die Ergebnisse für diese einzelne Regel.   
Die Reihenfolge, in der Sie Regeln ausführen, kann sich auf das Ergebnis der Betrugsprognose auswirken. Nachdem Sie Ihre Regeln erstellt haben, ordnen Sie die Regeln neu an, sodass sie in der gewünschten Reihenfolge ausgeführt werden. Gehen Sie dazu wie folgt vor:   
Wenn Ihre `high_fraud_risk` Regel noch nicht ganz oben in Ihrer Regelliste steht, wählen Sie **Reihenfolge** und dann **1** aus. Dies wird `high_fraud_risk` an die erste Position verschoben.  
Wiederholen Sie diesen Vorgang, sodass sich Ihre `medium_fraud_risk` Regel an der zweiten Position und Ihre `low_fraud_risk` Regel an der dritten Position befindet.

**Alle übereinstimmend**  
Der Ausführungsmodus „Alle übereinstimmenden Regeln“ gibt unabhängig von der Reihenfolge der Regeln Ergebnisse für alle übereinstimmenden Regeln zurück. Wenn Sie angeben`ALL_MATCHED`, bewertet Amazon Fraud Detector alle Regeln und gibt die Ergebnisse für alle übereinstimmenden Regeln zurück.

Wählen Sie `FIRST_MATCHED` für dieses Tutorial aus und klicken Sie dann auf **Weiter**.