Amazon Fraud Detector는 2025년 11월 7일부터 신규 고객에게 더 이상 공개되지 않습니다. Amazon Fraud Detector와 유사한 기능을 알아보려면 Amazon SageMaker, AutoGluon 및를 살펴보세요 AWS WAF.

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# 모델 점수
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Amazon Fraud Detector는 모델 유형에 따라 모델 점수를 다르게 생성합니다.

**계정 탈취 인사이트(ATI)** 모델의 경우 Amazon Fraud Detector는 집계된 값(원시 변수 세트를 결합하여 계산한 값)만 사용하여 모델 점수를 생성합니다. 새 개체의 첫 번째 이벤트에 대해 -1점이 생성되어 알 수 *없는 위험을* 나타냅니다. 이는 새 개체의 경우 집계 계산에 사용되는 값이 0 또는 null이기 때문입니다. Account Takeeover Insights(ATI) 모델은 동일한 엔터티 및 기존 엔터티에 대한 모든 후속 이벤트에 대해 0\~1000 사이의 모델 점수를 생성합니다. 여기서 0은 *사기 위험이 낮음*을 나타내고 1000은 *사기 위험이 높*음을 나타냅니다. ATI 모델의 경우 모델 점수는 챌린지 비율(CR)과 직접 관련이 있습니다. 예를 들어 500점은 예상 5% 챌린지 비율에 해당하는 반면 900점은 예상 0.1% 챌린지 비율에 해당합니다.

**온라인 사기 인사이트(OFI)** 및 **트랜잭션 사기 인사이트(TFI)** 모델의 경우 Amazon Fraud Detector는 집계된 값(원시 변수 세트를 결합하여 계산된 값)과 원시 값( 변수에 제공된 값)을 모두 사용하여 모델 점수를 생성합니다. 모델 점수는 0에서 1000 사이일 수 있습니다. 여기서 0은 *사기 위험이 낮음*을 나타내고 1000은 *사기 위험이 높*음을 나타냅니다. OFI 및 TFI 모델의 경우 모델 점수는 거짓 긍정률(FPR)과 직접 관련이 있습니다. 예를 들어 600점은 예상 10% 거짓 긍정 비율에 해당하는 반면, 900점은 예상 2% 거짓 긍정 비율에 해당합니다. 다음 표에는 특정 모델 점수와 예상 거짓 긍정 비율의 상관 관계에 대한 세부 정보가 나와 있습니다.


| 모델 점수 | 예상 FPR | 
| --- | --- | 
| 975 | 0.50% | 
| 950 | 1% | 
| 900 | 2% | 
| 860 | 3% | 
| 775 | 5% | 
| 700 | 7% | 
| 600 | 10% |