Amazon Fraud Detector non è più aperto a nuovi clienti a partire dal 7 novembre 2025. Per funzionalità simili a Amazon Fraud Detector, esplora Amazon SageMaker AutoGluon, e. AWS WAF
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# Variabili
Le variabili rappresentano elementi di dati che desideri utilizzare in una previsione delle frodi. Queste variabili possono essere ricavate dal set di dati degli eventi che hai preparato per addestrare il tuo modello, dai risultati dei punteggi di rischio del tuo modello Amazon Fraud Detector o dai modelli Amazon SageMaker AI. Per ulteriori informazioni sulle variabili prese dal set di dati degli eventi, consulta. [Ottieni i requisiti del set di dati degli eventi utilizzando Data models explorer](create-event-dataset.md#prepare-event-dataset)
Le variabili che desideri utilizzare nella previsione delle frodi devono prima essere create e poi aggiunte all'evento durante la creazione del tipo di evento. A ogni variabile creata deve essere assegnato un tipo di dati, un valore predefinito e, facoltativamente, un tipo di variabile. Amazon Fraud Detector arricchisce alcune delle variabili che fornisci, come indirizzi IP, numeri di identificazione bancaria (BINs) e numeri di telefono, per creare input aggiuntivi e migliorare le prestazioni dei modelli che utilizzano queste variabili.
## Tipi di dati
Le variabili devono avere un tipo di dati per l'elemento di dati che la variabile rappresenta e, facoltativamente, possono essere assegnate a uno dei dati predefiniti. [Tipi di variabili](#variable-types) Per le variabili assegnate a un tipo di variabile, il tipo di dati è preselezionato. I tipi di dati possibili includono i seguenti tipi:
| Tipo di dati | Description | Valore predefinito | Valori di esempio |
| --- | --- | --- | --- |
| Stringa | Qualsiasi combinazione di lettere, numeri interi o entrambi | | abc, 123, 13 dB |
| Numero intero | Numeri interi positivi o negativi | 0 | 1, -1 |
| Booleano | Vero o falso | False | Vero, falso |
| DateTime | Data e ora specificate solo nel formato UTC standard ISO 8601 | | 2019-11-30H 13:01:01 Z |
| Float | Numeri con punti decimali | 0,0 | 4,01, 0,10 |
## Valore predefinito
Le variabili devono avere un valore predefinito. Quando Amazon Fraud Detector genera previsioni di frode, questo valore predefinito viene utilizzato per eseguire una regola o un modello se Amazon Fraud Detector non riceve un valore per una variabile. I valori predefiniti che fornisci devono corrispondere al tipo di dati selezionato. Nella console AWS, Amazon Fraud Detector assegna il valore predefinito di `0` per numeri interi, booleani, `false` float e (empty) `0.0` per stringhe. Puoi impostare un valore predefinito personalizzato per ognuno di questi tipi di dati.
## Tipi di variabili
Quando si crea una variabile, è possibile assegnare facoltativamente la variabile a un tipo di variabile. Il tipo di variabile rappresenta gli elementi di dati comuni utilizzati per addestrare modelli e generare previsioni di frode. Solo le variabili con un tipo di variabile associato possono essere utilizzate per l'addestramento dei modelli. Come parte del processo di formazione del modello, Amazon Fraud Detector utilizza il tipo di variabile associato alla variabile per eseguire arricchimenti variabili, progettazione delle funzionalità e valutazione del rischio.
Amazon Fraud Detector ha predefinito i seguenti tipi di variabili che possono essere utilizzati per assegnare alle variabili.
- **Sessione**
- **Tipo della variabile:** IP\_ADDRESS / **Description:** L'indirizzo IP raccolto durante l'evento / **Tipo di dati:** Stringa / **Esempio:** 192.0.2.0 **Nota:** Amazon Fraud Detector arricchisce questi dati. Per ulteriori informazioni, consulta [Arricchimento della geolocalizzazione](#geolocation-enrichment)
- **Tipo della variabile:** AGENTE UTENTE / **Description:** L'agente utente che viene raccolto durante l'evento / **Tipo di dati:** Stringa / **Esempio:** Mozilla 5.0 (Windows NT 10.0, Win64, x64, rv:68.0) Gecko 20100101
- **Tipo della variabile:** IMPRONTA DIGITALE / **Description:** L'identificatore univoco di un dispositivo utilizzato per l'evento / **Tipo di dati:** Stringa / **Esempio:** sadfow987u234
- **Tipo della variabile:** SESSION\_ID / **Description:** L'ID di sessione per la sessione attiva dell'evento / **Tipo di dati:** Stringa / **Esempio:** sid123456789
- **Tipo della variabile:** LE CREDENZIALI SONO VALIDE / **Description:** Indica se le credenziali utilizzate per l'accesso agli eventi sono valide / **Tipo di dati:** Booleano / **Esempio:** True
- **Utente**
- **Tipo della variabile:** INDIRIZZO\_EMAIL / **Description:** L'indirizzo e-mail raccolto durante l'evento / **Tipo di dati:** Stringa / **Esempio:** abc@domain.com
- **Tipo della variabile:** PHONE\_NUMBER / **Description:** Il numero di telefono raccolto durante l'evento / **Tipo di dati:** Stringa / **Esempio:** \+1 555-0100 **Nota:** Amazon Fraud Detector arricchisce questi dati. Per ulteriori informazioni, consulta [Arricchimento del numero di telefono](#phone-number-enrichment)
- **Fatturazione**
- **Tipo della variabile:** NOME\_DI FATTURAZIONE / **Description:** Il nome associato all'indirizzo di fatturazione / **Tipo di dati:** Stringa / **Esempio:** John Doe
- **Tipo della variabile:** BILLING\_PHONE / **Description:** Il numero di telefono associato all'indirizzo di fatturazione / **Tipo di dati:** Stringa / **Esempio:** \+1 555-0100 **Nota:** Amazon Fraud Detector arricchisce questi dati. Per ulteriori informazioni, consulta [Arricchimento del numero di telefono](#phone-number-enrichment)
- **Tipo della variabile:** INDIRIZZO\_FATTURAZIONE\_L1 / **Description:** La prima riga dell'indirizzo di fatturazione / **Tipo di dati:** Stringa / **Esempio:** Qualsiasi strada
- **Tipo della variabile:** INDIRIZZO\_DI FATTURAZIONE\_L2 / **Description:** La seconda riga dell'indirizzo di fatturazione / **Tipo di dati:** Stringa / **Esempio:** Qualsiasi unità 123
- **Tipo della variabile:** BILLING\_CITY / **Description:** La città indicata nell'indirizzo di fatturazione / **Tipo di dati:** Stringa / **Esempio:** Qualsiasi città
- **Tipo della variabile:** BILLING\_STATE / **Description:** Lo stato o la provincia che si trova nell'indirizzo di fatturazione / **Tipo di dati:** Stringa / **Esempio:** Qualsiasi stato o provincia
- **Tipo della variabile:** BILLING\_COUNTRY / **Description:** Il paese indicato nell'indirizzo di fatturazione / **Tipo di dati:** Stringa / **Esempio:** Qualsiasi paese **Nota:** Amazon Fraud Detector arricchisce questi dati. Per ulteriori informazioni, consulta [Arricchimento della geolocalizzazione](#geolocation-enrichment)
- **Tipo della variabile:** FATTURAZIONE\_ZIP / **Description:** Il codice postale che si trova nell'indirizzo di fatturazione / **Tipo di dati:** Stringa / **Esempio:** 01234 **Nota:** Amazon Fraud Detector arricchisce questi dati. Per ulteriori informazioni, consulta [Arricchimento della geolocalizzazione](#geolocation-enrichment)
- **Spedizione**
- **Tipo della variabile:** NOME\_SPEDIZIONE / **Description:** Il nome associato all'indirizzo di spedizione / **Tipo di dati:** Stringa / **Esempio:** John Doe
- **Tipo della variabile:** SHIPPING\_PHONE / **Description:** Il numero di telefono associato all'indirizzo di spedizione / **Tipo di dati:** Stringa / **Esempio:** \+1 555-0100 **Nota:** Amazon Fraud Detector arricchisce questi dati. Per ulteriori informazioni, consulta [Arricchimento del numero di telefono](#phone-number-enrichment)
- **Tipo della variabile:** INDIRIZZO\_SPEDIZIONE\_L1 / **Description:** La prima riga dell'indirizzo di spedizione / **Tipo di dati:** Stringa / **Esempio:** 123 Qualsiasi strada
- **Tipo della variabile:** INDIRIZZO\_SPEDIZIONE\_L2 / **Description:** La seconda riga dell'indirizzo di spedizione / **Tipo di dati:** Stringa / **Esempio:** Unità 123
- **Tipo della variabile:** SHIPPING\_CITY / **Description:** La città indicata nell'indirizzo di spedizione / **Tipo di dati:** Stringa / **Esempio:** Qualsiasi città
- **Tipo della variabile:** SHIPPING\_STATE / **Description:** Lo stato o la provincia che si trova nell'indirizzo di spedizione / **Tipo di dati:** Stringa / **Esempio:** Qualsiasi Stato
- **Tipo della variabile:** SHIPPING\_COUNTRY / **Description:** Il paese in cui si trova è indicato nell'indirizzo di spedizione / **Tipo di dati:** Stringa / **Esempio:** Qualsiasi Paese **Nota:** Amazon Fraud Detector arricchisce questi dati. Per ulteriori informazioni, consulta [Arricchimento della geolocalizzazione](#geolocation-enrichment)
- **Tipo della variabile:** SPEDIZIONE\_ZIP / **Description:** Il codice postale che si trova nell'indirizzo di spedizione / **Tipo di dati:** Stringa / **Esempio:** 01234 **Nota:** Amazon Fraud Detector arricchisce questi dati. Per ulteriori informazioni, consulta [Arricchimento della geolocalizzazione](#geolocation-enrichment)
- **Pagamento**
- **Tipo della variabile:** ORDER\_ID / **Description:** L'identificatore univoco della transazione / **Tipo di dati:** Stringa / **Esempio:** LUX60
- **Tipo della variabile:** PREZZO / **Description:** Il prezzo totale dell'ordine / **Tipo di dati:** Stringa / **Esempio:** 560,00
- **Tipo della variabile:** CODICE\_VALUTA / **Description:** Il codice valuta ISO 4217 / **Tipo di dati:** Stringa / **Esempio:** USD
- **Tipo della variabile:** TIPO\_PAGAMENTO / **Description:** Il metodo di pagamento utilizzato per il pagamento durante l'evento / **Tipo di dati:** Stringa / **Esempio:** Carta di credito
- **Tipo della variabile:** AUTH\_CODE / **Description:** Il codice alfanumerico inviato dall'emittente della carta di credito o dalla banca emittente / **Tipo di dati:** Stringa / **Esempio:** 0000
- **Tipo della variabile:** AVS / **Description:** Il codice di risposta del sistema di verifica degli indirizzi (AVS) fornito dal processore della scheda / **Tipo di dati:** Stringa / **Esempio:** Y
- **Prodotto**
- **Tipo della variabile:** CATEGORIA\_DI PRODOTTO
- **Description:** La categoria di prodotto dell'articolo dell'ordine
- **Tipo di dati:** Stringa
- **Esempio:** Cucina
- **Personalizzato**
- **Tipo della variabile:** NUMERIC / **Description:** Qualsiasi variabile che può essere rappresentata come un numero reale / **Tipo di dati:** Float / **Esempio:** 1.224
- **Tipo della variabile:** CATEGORICAL / **Description:** Qualsiasi variabile che descrive categorie, segmenti o gruppi / **Tipo di dati:** Stringa / **Esempio:** Large
- **Tipo della variabile:** FREE\_FORM\_TEXT / **Description:** Qualsiasi testo in formato libero acquisito come parte dell'evento (ad esempio, una recensione o un commento di un cliente) / **Tipo di dati:** Stringa / **Esempio:** Esempio di immissione di testo in formato libero
### Assegnazione di una variabile a un tipo di variabile
Se avete intenzione di utilizzare una variabile per addestrare il modello, è importante scegliere il tipo di variabile corretto da assegnare alla variabile. L'assegnazione errata del tipo di variabile può influire negativamente sulle prestazioni del modello. Inoltre, può diventare molto difficile modificare l'assegnazione in un secondo momento, specialmente se più modelli ed eventi hanno utilizzato la variabile.
È possibile assegnare alla variabile uno qualsiasi dei tipi di variabili predefiniti o uno dei tipi di variabili personalizzati:`FREE_FORM_TEXT`, `CATEGORICAL` o. `NUMERIC`
**Note importanti per l'assegnazione di variabili ai tipi di variabili corretti**
1. Se la variabile corrisponde a uno dei tipi di variabili predefiniti, usala. Assicurati che il tipo di variabile corrisponda alla variabile. Ad esempio, se assegni una variabile *ip\_address* a un tipo di variabile, la `EMAIL_ADDRESS` variabile ip\_address non verrà arricchita da arricchimenti come ASN, ISP, geolocalizzazione e punteggio di rischio. Per ulteriori informazioni, consulta [Arricchimenti variabili](#variable-enrichments).
1. Se la variabile non corrisponde a nessuno dei tipi di variabili predefiniti, segui i consigli elencati di seguito per assegnare uno dei tipi di variabili personalizzati.
1. Assegna un tipo di `CATEGORICAL` variabile a variabili che in genere non hanno un ordinamento naturale e possono essere inserite in categorie, segmenti o gruppi. **Il set di dati che stai utilizzando per addestrare il tuo modello potrebbe contenere variabili ID come *merchant\_id, campaign\_id o policy\_id*.** Queste variabili rappresentano gruppi (ad esempio, tutti i clienti con lo stesso policy\_id rappresentano un gruppo). Alle variabili con i seguenti dati deve essere assegnato il tipo di variabile CATEGORICAL -
+ ***Variabili che contengono dati come *customer\_ID, Segment\_ID, color\_ID**, department\_code o product\_ID*.***
+ Variabili che contengono dati booleani con valori veri, falsi o nulli.
+ Variabili che possono essere inserite in gruppi o categorie come il nome dell'azienda, la categoria di prodotto, il tipo di carta o il mezzo di riferimento.
**Nota**
`ENTITY_ID`è un tipo di variabile riservata utilizzato da Amazon Fraud Detector per assegnarlo alla variabile ENTITY\_ID. La variabile ENTITY\_ID è l'ID dell'entità che avvia l'azione che desideri valutare. Se stai creando un tipo di modello Transaction Fraud Insight (TFI), devi fornire la variabile ENTITY\_ID. Dovrai decidere quale variabile nei tuoi dati identifica in modo univoco l'entità che avvia l'azione e trasmetterla come variabile ENTITY\_ID. Assegna il tipo di variabile CATEGORICAL a tutte le altre IDs del set di dati, se sono presenti e se le stai utilizzando per l'addestramento del modello. **Altri esempi IDs che non sono un'entità nel tuo set di dati possono essere *Merchant\_ID, policy\_ID e Campaign\_ID*.**
1. Assegna un tipo di variabile `FREE_FORM_TEXT` alle variabili che contengono un blocco di testo. *Esempi di tipi di variabili FREE\_FORM\_TEXT sono: *recensioni degli utenti*, *commenti*, *date* e codici di riferimento.* I dati FREE\_FORM\_TEXT contengono più token separati da un delimitatore. I delimitatori possono essere qualsiasi carattere diverso dal simbolo alfanumerico e dal carattere di sottolineatura. Ad esempio, le recensioni e i commenti degli utenti possono essere separati da un delimitatore «spaziale», le date e i codici di riferimento possono utilizzare trattini come delimitatori per separare prefisso, suffisso e parti intermedie. Amazon Fraud Detector utilizza i delimitatori per estrarre dati dalle variabili FREE\_FORM\_TEXT.
1. Assegna il tipo di variabile *NUMERIC* alle variabili che sono numeri reali e hanno un ordinamento intrinseco. **Esempi di variabili NUMERIC includono *day\_of\_the\_week*, incident\_severity, customer\_rating.** Sebbene sia possibile assegnare il tipo di variabile CATEGORICAL a queste variabili, si consiglia vivamente di assegnare tutte le variabili numeriche reali con ordine intrinseco al tipo di variabile NUMERIC.
## Arricchimenti variabili
Amazon Fraud Detector arricchisce alcuni degli elementi di dati grezzi che fornisci, come indirizzi IP, numeri di identificazione bancaria (BINs) e numeri di telefono, per creare input aggiuntivi e migliorare le prestazioni dei modelli che utilizzano questi elementi di dati. L'arricchimento aiuta a identificare situazioni potenzialmente sospette e aiuta i modelli a rilevare ulteriori frodi.
### Arricchimento del numero di telefono
Amazon Fraud Detector arricchisce i dati dei numeri di telefono con informazioni aggiuntive relative alla geolocalizzazione, al gestore telefonico originale e alla validità del numero di telefono. L'arricchimento del numero di telefono viene abilitato automaticamente per tutti i modelli formati a partire *dal 13 dicembre 2021* e dotati di un numero di telefono che include un prefisso internazionale (\+xxx). Se hai incluso la variabile relativa al numero di telefono nel tuo modello e l'hai addestrata prima del *13 dicembre 2021,* riadatta il modello in modo che possa trarre vantaggio da questo arricchimento.
Ti consigliamo vivamente di utilizzare il seguente formato per le variabili dei numeri di telefono per assicurarti che i tuoi dati vengano arricchiti correttamente.
| Variabile | Formato | Description |
| --- | --- | --- |
| PHONE\_NUMBER | Lo [standard E.164](https://en.wikipedia.org/wiki/E.164) | Assicurati di includere il prefisso internazionale (\+xxx) nel numero di telefono. |
| BILLING\_PHONE e SHIPPING\_PHONE | Lo standard [E.164](https://en.wikipedia.org/wiki/E.164) | Assicurati di includere il prefisso internazionale (\+xxx) nel numero di telefono. |
### Arricchimento della geolocalizzazione
A partire dall'*8 febbraio 2022* Amazon Fraud Detector calcola la distanza fisica tra i valori IP\_ADDRESS, BILLING\_ZIP e SHIPPING\_ZIP che fornisci per un evento. Le distanze calcolate vengono utilizzate come input per il tuo modello di rilevamento delle frodi.
Per abilitare l'arricchimento della geolocalizzazione, i dati dell'evento devono includere almeno due delle tre variabili: IP\_ADDRESS, BILLING\_ZIP o SHIPPING\_ZIP. Inoltre, ogni valore BILLING\_ZIP e SHIPPING\_ZIP deve avere rispettivamente un codice BILLING\_COUNTRY e un codice SHIPPING\_COUNTRY validi. Se disponi di un modello che è stato addestrato prima dell'*8 febbraio 2022 e include queste variabili,* devi riaddestrare il modello per abilitare l'arricchimento della geolocalizzazione.
Se Amazon Fraud Detector non è in grado di determinare la posizione associata ai valori IP\_ADDRESS, BILLING\_ZIP o SHIPPING\_ZIP per un evento perché i dati non sono validi, viene invece utilizzato un valore segnaposto speciale. Ad esempio, supponiamo che un evento abbia valori IP\_ADDRESS e BILLING\_ZIP validi, ma che il valore SHIPPING\_ZIP non sia valido. In questo caso, l'arricchimento viene eseguito solo per IP\_ADDRESS—> BILLING\_ZIP. L'arricchimento non viene eseguito per IP\_ADDRESS—>SHIPPING\_ZIP e BILLING\_ZIP—>SHIPPING\_ZIP. Invece, i valori segnaposto vengono utilizzati al loro posto. Indipendentemente dal fatto che l'arricchimento della geolocalizzazione sia abilitato o meno per il modello, le prestazioni del modello non cambiano.
Puoi disattivare l'arricchimento della geolocalizzazione mappando le variabili BILLING\_ZIP e SHIPPING\_ZIP al tipo di variabile CUSTOM\_CATEGORICAL. La modifica del tipo di variabile non influisce sulle prestazioni del modello.
**Formato variabile di geolocalizzazione**
Ti consigliamo vivamente di utilizzare il seguente formato per le variabili di geolocalizzazione per assicurarti che i dati sulla posizione vengano arricchiti correttamente.
| Variabile | Formato | Description |
| --- | --- | --- |
| IP\_ADDRESS | [IPv4](https://en.wikipedia.org/wiki/IP_address#IPv4_addresses)indirizzo | Ad esempio: 1.1.1.1 |
| BILLING\_ZIP e SHIPPING\_ZIP | Il codice postale [ISO 3166-1](https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_3166-1_alpha-2) alpha-2 per il paese specificato | Per ulteriori informazioni, consulta la sezione Codici dei paesi e dei territori in questo argomento. |
| BILLING\_COUNTRY e SHIPPING\_COUNTRY | [Il codice del paese standard ISO 3166-1 alpha-2 a due lettere](https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_3166-1_alpha-2) | Per ulteriori informazioni, consulta la sezione Codici dei paesi e dei territori in questo argomento. Amazon Fraud Detector cerca di abbinare tutte le varianti comuni del nome di un paese al codice paese standard di due lettere ISO 3166-1. Tuttavia, non possiamo garantire che verranno abbinati correttamente. |
#### Codici del paese e del territorio
La tabella seguente fornisce un elenco completo dei paesi e dei territori supportati da Amazon Fraud Detector per l'arricchimento della geolocalizzazione. A ogni paese e territorio è assegnato un codice paese (in particolare, il codice del paese ISO 3166-1 alpha-2 a due lettere) e un codice postale.
**Formato del codice postale**
+ 9 - numero
+ a - lettera
+ [X] - X è opzionale. Ad esempio, Guersney "GY9[9] 9aa» significa che sia "9aa» che "GY9 9aa» sono validiGY99 . Usa un formato.
+ [X/XX]: è possibile utilizzare X o XX. Ad esempio, «aa [aa/99]» delle Bermuda significa che sono validi sia «aa aa» che «aa 99". *Utilizzate uno di questi formati, ma non entrambi.*
+ Alcuni paesi hanno un prefisso fisso. Ad esempio, il codice postale di AD999 Andorra è. Ciò significa che il prefisso internazionale deve iniziare con le lettere *AD* seguite da tre numeri.
| Codice | Name | Codice postale |
| --- | --- | --- |
| AD | Andorra | AD999 |
| AR | Antille Olandesi | 9999 |
| AT | Austria | 9999 |
| AU | Australia | 9999 |
| AZ | Azerbaigian | AZ 9999 |
| BD | Bangladesh | 9999 |
| BE | Belgio | 9999 |
| BG | Bulgaria | 9999 |
| BM | Bermuda | a [aa/99] |
| BY | Bielorussia | 999999 |
| CA | Canada | a9a 9a9 |
| CH | Svizzera | 9999 |
| CL | Cile | 9999999 |
| CO | Colombia | 999999 |
| CR | Costa Rica | 99999 |
| CY | Cipro | 9999 |
| CZ | Cechia | 999 99 |
| DE | Germania | 99999 |
| DK | Danimarca | 9999 |
| DO | Repubblica Dominicana | 99999 |
| DZ | Algeria | 99999 |
| EE | Estonia | 99999 |
| ES | Spagna | 99999 |
| FI | Finlandia | 99999 |
| FM | Stati Federati di Micronesia | 99999 |
| FO | Isole Fær Øer | 999 |
| FR | Francia | 99999 |
| GB | Regno Unito | [a] 9 [a/9] 9aa |
| GG | Guernsey | GY9[9] 9aa |
| GL | Groenlandia | 9999 |
| GP | Guadalupa | 99999 |
| GT | Guatemala | 99999 |
| GU | Guam | 99999 |
| HR | Croazia | 99999 |
| HU | Ungheria | 9999 |
| IE | Irlanda | a99 [a/9] [a/9] [a/9] [a/9] |
| IM | Isola di Man | IM9[9] a |
| IN | India | 999999 |
| IS | Islanda | 999 |
| IT | Italia | 99999 |
| JE | Jersey | JE9[9] 9aa |
| JP | Giappone | 999-9999 |
| KR | Repubblica di Corea | 99999 |
| LI | Liechtenstein | 9999 |
| LK | Sri Lanka | 99999 |
| LT | Lituania | 99999 |
| LU | Lussemburgo | L-9999 |
| LV | Lettonia | LV-9999 |
| MC | Monaco | 99999 |
| MD | Repubblica di Moldavia | 9999 |
| MH | Isole Marshall | 99999 |
| MK | Nrd Macedonia del Nord | 9999 |
| MP | Isole Marianne Settentrionali | 99999 |
| MQ | Martinica | 99999 |
| MT | Malta | aaa 9999 |
| MX | Messico | 99999 |
| MY | Malesia | 99999 |
| NL | Paesi Bassi | 9999 aa |
| NO | Norvegia | 9999 |
| NZ | Nuova Zelanda | 9999 |
| PH | Filippine | 9999 |
| PK | Pakistan | 99999 |
| PL | Polonia | 99-999 |
| PR | Porto Rico | 99999 |
| PT | Portogallo | 9999-999 |
| PW | Palau | 99999 |
| RE | La Riunione | 99999 |
| RO | Romania | 999999 |
| RU | Federazione Russa | 999999 |
| SE | Svezia | 999 99 |
| SG | Singapore | 999999 |
| SI | Slovenia | 9999 |
| SK | Slovacchia | 999 99 |
| SM | San Marino | 99999 |
| TH | Tailandia | 99999 |
| TR | Turchia | 99999 |
| UA | Ucraina | 99999 |
| US | Stati Uniti | 99999 |
| UY | Uruguay | 99999 |
| VI | Isole Vergini americane | 99999 |
| WF | Wallis e Futuna | 99999 |
| YT | Mayotte | 99999 |
| ZA | Sudafrica | 9999 |
### Arricchimento dell'agente utente
Se si crea il modello Account Takeover Insights (ATI), è necessario fornire una variabile del tipo di variabile nel `useragent` set di dati. Questa variabile contiene i dati del browser, del dispositivo e del sistema operativo di un evento di accesso. Amazon Fraud Detector arricchisce i dati dell'agente utente con informazioni aggiuntive come, e. `user_agent_family` `OS_family` `device_family`