Amazon Fraud Detector

Amazon Fraud Detectorは、オンラインでの不正行為を検知するモデルを作れるです。不正な新規登録、不正な支払い、アカウントの乗っ取りなどの検知に使います。

なお、Amazon Fraud Detectorは2025年11月7日から新規の利用者を受け付けておらず、同様の機能には、AutoGluon、が案内されています。既存の利用者は引き続き使えます。新しく不正検知を作るなら、SageMaker AIで不正の実績ラベルからを学習するか、ラベルが少なければのモデルを使います。現在のAIF-C01の対象サービスの一覧にもありません。不正検出は、の代表的な用途 (分類や異常検知) として理解しておきます。

概要

過去の取引データと不正の実績ラベルを渡すと、不正の可能性を点数として返すモデルが作られます。検知の判断は、モデルの点数と自分で決めた規則を組み合わせて行います。

以前は、オンライン不正の検知という要件で選ぶサービスでした。いまから新しく作る構成では、この役割をで学習したモデルとアプリ側の業務ルールで組み立てます。

主要技術

①モデルの種類

モデル	用途
オンライン不正の検知	新規登録や取引の不正を判定します。
取引の不正の検知	支払い取引の不正を判定します。
アカウント乗っ取りの検知	ログイン試行の異常を判定します。

②スコアとルールの組み合わせ

モデルは0から1000の範囲などの点数を返します。その点数と、金額や国などの条件を組み合わせたルールで、承認、保留、拒否といった結果 (アウトカム) を決めます。

⚠️ 頻出: しきい値と業務ルールを分けて設計できる点が特徴です。モデルを作り直さずに運用方針を変えられます。

③他サービスとの使い分け

やりたいこと	選ぶサービス
取引や新規登録の不正を新しく検知したい	(不正ラベルがあれば分類、少なければ)
既存の不正検知をそのまま使い続けたい	Amazon Fraud Detector (既存の利用者のみ)
AWSアカウントへの脅威を検知したい
不正の疑いのある通信を遮断したい

⚠️ 頻出: 利用者の取引の不正はのモデル (新しく作るならSageMaker AI)、AWS環境そのものへの脅威はGuardDutyです。

試験対策

①選択基準

問題文のキーワード	選ぶもの
偽アカウントの新規登録を防ぎたい	で学習した不正検知のモデル (ボットの通信の遮断は)
支払い取引の不正を点数化したい	Amazon SageMaker AIののモデル
判定のしきい値を業務側で調整したい	モデルの点数と業務ルールを分けて設計する
クラウド環境への不審な操作を検知したい

②よくある誤答

Fraud DetectorをAWS環境の脅威検知サービスと考えること。対象は業務のイベントです。
不正検知を新しく作る問題で、Fraud Detectorを選ぶこと。新規の受け付けは終わっています。
不正検知は規則だけで足りると考えること。不正の手口は変わるため、実績ラベルから学習するモデルと業務ルールを組み合わせます。