截至 2025 年 11 月 7 日，亚马逊 Fraud Detector 不再向新客户开放。要获得与 Amazon Fraud Detector 类似的功能 SageMaker，请浏览亚马逊 AutoGluon、和 AWS WAF。

本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

# 核心概念和术语
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以下是 Amazon Fraud Detector 中使用的核心概念和术语列表：

**事件**  
事件是指贵组织的业务活动，经过欺诈风险评估。Amazon Fraud Detector 会生成事件的欺诈预测。

**标签**  
标签将单个事件归类为欺诈事件或合法事件。标签用于在 Amazon Fraud Detector 中训练机器学习模型。

**实体**  
实体表示正在执行事件的对象。您提供实体 ID 作为公司欺诈数据的一部分，以指明实施该事件的特定实体。

**事件类型**  
事件类型定义发送到 Amazon Fraud Detector 的事件的结构。这包括作为事件一部分发送的数据、执行活动的实体（例如客户）以及对事件进行分类的标签。示例事件类型包括在线支付交易、账户注册和身份验证。

**实体类型**  
实体类型对实体进行分类。示例分类包括客户、卖家或账户。

**事件数据集**  
事件数据集是贵公司的特定业务活动或事件的历史数据。例如，贵公司的活动可能是在线账户注册。来自单个事件（注册）的数据可能包括关联的 IP 地址、电子邮件地址、账单地址和事件时间戳。您向 Amazon Fraud Detector 提供事件数据集以创建和训练欺诈检测模型。

**模型**  
模型是机器学习算法的输出。这些算法是在代码中实现的，并根据您提供的事件数据运行。

**模型类型**  
模型类型定义了模型训练期间使用的算法、丰富和特征转换。它还定义了训练模型的数据要求。这些定义的作用是针对特定类型的欺诈行为优化您的模型。您可以指定创建模型时要使用的模型类型。

**模型训练**  
模型训练是使用提供的事件数据集创建可以预测欺诈事件的模型的过程。模型训练过程中的所有步骤都是完全自动化的。这些步骤包括数据验证、数据转换、特征工程、算法选择和模型优化。

**模特分数**  
模型分数是贵公司历史欺诈数据的评估结果。在模型训练过程中，Amazon Fraud Detector 会评估数据集中的欺诈活动，并得出介于 0 到 1000 之间的分数。对于这个分数，0 代表低欺诈风险，而 1000 代表最高的欺诈风险。分数本身与误报率 (FPR) 直接相关。

**模型版本**  
模型版本是训练模型的输出。

**模型部署**  
模型部署是激活模型版本并使其可用于生成欺诈预测的过程。

**亚马逊 A SageMaker I 模型终端节点**  
除了使用 Amazon Fraud Detector 构建模型外，您还可以选择在 Amazon Fraud Detector 评估中使用 SageMaker 人工智能托管的模型终端节点。  
有关在 SageMaker AI 中构建模型的更多信息，请参阅[使用训练模型 Amazon SageMaker AI](https://docs.aws.amazon.com/en_pv/sagemaker/latest/dg/train-model)。

**检测器**  
探测器包含检测逻辑，例如您要评估是否存在欺诈的特定事件的模型和规则。您可以使用模型版本创建探测器。

**探测器版本**  
探测器可以有多个版本，每个版本的状态为`Draft``Active`、或`Inactive`。一次只能有一个探测器版本处于`Active`状态。

**变量**  
变量表示与您要在欺诈预测中使用的事件关联的数据元素。变量可以作为欺诈预测的一部分随事件一起发送，也可以派生变量，例如 Amazon Fraud Detector 模型的输出或 Amazon SageMaker AI。

**规则**  
规则是一种条件，它告诉 Amazon Fraud Detector 在欺诈预测期间如何解释变量值。规则由一个或多个变量、一个逻辑表达式和一个或多个结果组成。规则中使用的变量必须是探测器评估的事件数据集的一部分。此外，每个探测器必须至少有一个与之关联的规则。

**结果**  
这是欺诈预测的结果或输出。欺诈预测中使用的每条规则都必须指定一个或多个结果。

**欺诈预测**  
欺诈预测是对单个事件或一系列事件的欺诈行为进行评估。Amazon Fraud Detector 通过同步提供模型分数和基于规则的结果，实时生成单个在线事件的欺诈预测。Amazon Fraud Detector 会为一系列离线事件生成欺诈预测。您可以使用预测进行离线操作，也可以每小时 proof-of-concept、每天或每周对欺诈风险进行回顾性评估。

**欺诈预测解释**  
欺诈预测解释可以深入了解每个变量如何影响模型的欺诈预测分数。它提供了有关每个变量如何影响风险评分的信息，包括幅度（从 0 到 5，其中 5 为最高）和方向（使分数变高或降低）。