自 2025 年 11 月 7 日起，Amazon Fraud Detector 不再向新客戶開放。對於類似 Amazon Fraud Detector 的功能，請探索 Amazon SageMaker、AutoGluon 和 AWS WAF。

本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

# Amazon Fraud Detector 可用性變更
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感謝您對 Amazon Fraud Detector 感興趣。在仔細考慮之後，我們決定自 2025 年 11 月 7 日起不再接受新客戶。

如果您要尋找詐騙偵測解決方案，建議您使用 AutoGluon，這是開放原始碼自動化機器學習 (AutoML) 程式庫。如需更多詳細資訊，請參閱 [AutoGluon 網站](https://auto.gluon.ai/stable/index.html)和[AWS 開放原始碼部落格](https://aws.amazon.com/blogs/opensource/machine-learning-with-autogluon-an-open-source-automl-library/)。您可以在 Kaggle [上找到](https://www.kaggle.com/code/jaquelinenoonan/autogluon-on-fraud-detection/notebook) AutoGluon 詐騙偵測筆記本。Amazon SageMaker AI 筆記本的一般架構筆記本[在這裡](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/autogluon-tabular.html)。訓練 AutoGluon 模型後，您可以使用 SageMaker AI 部署模型 ([此處](https://auto.gluon.ai/dev/tutorials/cloud_fit_deploy/cloud-aws-sagemaker-deployment.html)提供更多資訊）。 AWS 也有內建的[研討會](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/f440a5f2-c806-4a9f-b472-aab4cecf1391/en-US)，可協助您設定即時付款處理架構。

如果您使用 Amazon Fraud Detector 建立帳戶詐騙使用案例， 也可以考慮使用[AWS WAF](https://aws.amazon.com/waf/)詐騙控制。此功能有助於保護登入和註冊頁面免受攻擊，例如憑證填充、憑證破解和仿造帳戶建立攻擊。WAF 目前的詐騙偵測功能是以受管規則為基礎，而非機器學習模型。

如果您有其他問題，請聯絡 [AWS 支援](https://aws.amazon.com/support)。

如需遷移的資訊，請參閱[遷移存放在 Amazon Fraud Detector 中的事件資料](https://docs.aws.amazon.com/frauddetector/latest/ug/storing-event-data-afd.html)。