Kami menggunakan cookie penting serta alat serupa yang diperlukan untuk menyediakan situs dan layanan. Kami menggunakan cookie performa untuk mengumpulkan statistik anonim sehingga kami dapat memahami cara pelanggan menggunakan situs dan melakukan perbaikan. Cookie penting tidak dapat dinonaktifkan, tetapi Anda dapat mengklik “Kustom” atau “Tolak” untuk menolak cookie performa.
Jika Anda setuju, AWS dan pihak ketiga yang disetujui juga akan menggunakan cookie untuk menyediakan fitur situs yang berguna, mengingat preferensi Anda, dan menampilkan konten yang relevan, termasuk iklan yang relevan. Untuk menerima atau menolak semua cookie yang tidak penting, klik “Terima” atau “Tolak”. Untuk membuat pilihan yang lebih detail, klik “Kustomisasi”.
Cookie ini diperlukan untuk menjalankan situs dan layanan kami dan tidak dapat dinonaktifkan. Cookie biasanya tersusun hanya sebagai tanggapan atas tindakan Anda di situs, seperti mengatur preferensi privasi, masuk, atau mengisi formulir.
Cookie kinerja menyediakan statistik anonim tentang cara pelanggan menavigasi situs kami sehingga kami dapat menyempurnakan pengalaman dan kinerja situs. Pihak ketiga yang disetujui dapat melakukan analisis atas nama kami, tetapi tidak dapat menggunakan data untuk tujuannya sendiri.
Cookie fungsional membantu kami menyediakan berbagai fitur bermanfaat, mengingat preferensi Anda, dan menampilkan konten yang relevan pada situs. Pihak ketiga yang disetujui dapat mengatur cookie ini untuk menyediakan fitur tertentu pada situs. Jika Anda tidak mengizinkan cookie ini, maka beberapa atau semua layanan ini mungkin tidak berjalan dengan baik.
Cookie ini dapat diatur melalui situs kami oleh mitra iklan dan membantu kami mempersonalisasi konten pemasaran. Jika Anda tidak mengizinkan cookie, Anda akan mendapatkan iklan yang kurang relevan.
Memblokir beberapa jenis cookie dapat memengaruhi pengalaman Anda di situs kami. Anda dapat mengubah preferensi cookie kapan saja dengan mengklik Preferensi cookie di footer situs ini. Untuk mempelajari lebih lanjut tentang bagaimana kami dan pihak ketiga yang disetujui menggunakan cookie di situs kami, silakan baca di jendela baru.
Kami menampilkan iklan yang relevan dengan minat Anda di situs AWS dan properti lain, termasuk iklan perilaku lintas konteks. Iklan perilaku lintas konteks menggunakan data dari satu situs atau aplikasi untuk beriklan kepada Anda di situs atau aplikasi perusahaan yang berbeda.
Untuk tidak mengizinkan iklan perilaku lintas konteks AWS berdasarkan cookie atau teknologi serupa, pilih “Jangan izinkan” dan “Simpan pilihan privasi” di bawah ini, atau kunjungi situs AWS dengan mengaktifkan sinyal penolakan yang diakui secara hukum, seperti Kontrol Privasi Global. Jika Anda menghapus cookie atau mengunjungi situs ini dari peramban atau perangkat yang berbeda, Anda harus membuat pilihan lagi. Untuk informasi selengkapnya tentang cookie dan cara kami menggunakannya, baca Pemberitahuan Cookie AWS.
Untuk tidak mengizinkan semua iklan perilaku lintas konteks AWS lainnya, lengkapi formulir ini melalui email.
Untuk informasi selengkapnya tentang cara AWS menangani informasi Anda, baca Pemberitahuan Privasi AWS.
Kami hanya akan menyimpan cookie penting saat ini, karena kami tidak dapat menyimpan preferensi cookie Anda.
Jika Anda ingin mengubah preferensi cookie, coba lagi nanti menggunakan tautan di footer konsol AWS, atau hubungi dukungan jika masalah berlanjut.
Amazon Fraud Detector adalah layanan terkelola sepenuhnya yang memudahkan untuk mengidentifikasi aktivitas online yang berpotensi penipuan seperti penipuan pembayaran online dan pembuatan akun palsu. Amazon Fraud Detector menggunakan machine learning (ML) dan keahlian mendeteksi penipuan selama 20 tahun dari Amazon Web Services (AWS) dan Amazon.com untuk mengidentifikasi potensi aktivitas penipuan secara otomatis dalam hitungan milidetik. Tidak ada pembayaran di muka atau komitmen jangka panjang dan tidak perlu mengelola infrastruktur dengan Amazon Fraud Detector, Anda hanya perlu membayar apa yang Anda gunakan.
Pertama, Anda menentukan peristiwa yang ingin Anda nilai untuk penipuan. Selanjutnya, Anda mengunggah kumpulan data peristiwa historis ke Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) dan memilih jenis model deteksi penipuan, yang menentukan kombinasi fitur dan algoritma yang dioptimalkan untuk mendeteksi bentuk penipuan tertentu. Layanan kemudian secara otomatis melatih, menguji, dan menerapkan model deteksi penipuan yang disesuaikan berdasarkan informasi unik Anda. Selama proses ini, Anda dapat meningkatkan performa model Anda dengan serangkaian model yang telah dilatih sebelumnya tentang pola penipuan berdasarkan keahlian penipuan AWS dan Amazon sendiri. Output model adalah skor mulai dari 0 hingga 1.000 yang memprediksi kemungkinan risiko penipuan. Pada tahap akhir proses, Anda menyiapkan logika keputusan (misalnya aturan) untuk menginterpretasikan skor model Anda dan menetapkan hasil seperti meneruskan atau mengirim transaksi ke penyelidik manusia untuk ditinjau.
Setelah kerangka kerja ini dibuat, Anda dapat mengintegrasikan Amazon Fraud Detector API ke dalam fungsi transaksional situs web Anda, seperti pendaftaran akun atau checkout pesanan. Amazon Fraud Detector akan memproses aktivitas ini secara waktu nyata dan memberikan prediksi penipuan dalam milidetik untuk membantu Anda menyesuaikan pengalaman pengguna akhir Anda.
Amazon Fraud Detector didesain untuk kasus penggunaan penipuan online yang memerlukan pemodelan ML dan evaluasi berbasis aturan. Misalnya:
Ya. Anda dapat menyesuaikan Amazon Fraud Detector untuk tiap kasus penggunaan, menggunakan perpaduan model ML Amazon Fraud Detector, model Amazon SageMaker, dan peraturan. Pertama, mengumpulkan data risiko yang relevan untuk digunakan sebagai masukan evaluasi penipuan. Ini termasuk alamat email, nomor telepon, serta alamat IP. Data ini mengumpan ke dalam model ML, yang menghasilkan skor. Terakhir, Anda dapat mendeteksi aturan untuk menginterpretasikan skor dan data risiko lain untuk membuat keputusan, seperti menyetujui klaim atau mengirim perintah ke analis penipuan untuk diselidiki. Contoh peraturan sederhana dan hasil yang sesuai dapat berupa “IF model_score < 50 & credit_card_country = US THEN approve_order”.
Dengan pengalaman selama 20 tahun dalam mendeteksi penipuan, Amazon telah melihat secara langsung bagaimana aktor buruk melakukan beragam jenis penipuan online. Amazon Fraud Detector membantu Anda memanfaatkan pengetahuan ini. Selama proses pelatihan model otomatis, Amazon Fraud Detector menggunakan serangkaian model yang telah mempelajari pola penipuan dari para pakar pendeteksi penipuan di AWS dan Amazon untuk meningkatkan kinerja model performa Anda.
Amazon Fraud Detector secara otomatis melatih, menguji, dan men-deploy model machine learning pendeteksi penipuan khusus berdasarkan data penipuan historis Anda, tanpa memerlukan pengalaman ML. Bagi developer yang memiliki lebih banyak pengalaman dalam machine learning, model milik Anda dapat ditambahkan ke Amazon Fraud Detector menggunakan Amazon SageMaker.
Amazon Fraud Detector memungkinkan untuk melakukan prediksi penipuan berbasis aturan dengan atau tanpa ML. Dengan Amazon Fraud Detector, Anda dapat membuat aturan deteksi (misalnya. “IF model_score < 50 & credit_card_country = US THEN approve_order”) menggunakan bahasa baca-tulis sederhana. Anda juga dapat menentukan urutan aturan yang dipicu selama evaluasi menggunakan antarmuka intuitif.
Ya, Anda dapat meninjau evaluasi penipuan sebelumnya untuk mengaudit logika keputusan menggunakan konsol Amazon Fraud Detector. Di konsol Amazon Fraud Detector, Anda dapat mencari peristiwa lampau berdasarkan karakteristik peristiwa dan/atau logika deteksi yang diterapkan, seperti hasil, model atau peraturan yang digunakan, atau bahkan metadata. Kemudian Anda dapat menelusuri cara logika deteksi menilai peristiwa.
Tidak. Keamanan dan privasi merupakan prioritas utama kami. Sebagai tenet dasar untuk memperoleh kepercayaan pelanggan, AWS tidak akan pernah membagikan data pelanggan.