AWS lance la détection de fraude temps réel via du machine learning

AWS lance la détection de fraude temps réel via le machine learning

En exploitant du machine learning, AWS propose désormais Amazon Fraud Detector, son service de détection de la fraude à l’identité et sur les paiements. Le géant fournit ainsi sur le cloud la même technologie anti-fraude que celle du site e-commerce Amazon.com.

Premier site e-commerce au monde, Amazon dispose d’une certaine expérience en matière de lutte contre la fraude sur Internet. Le géant américain propose désormais d’accéder à sa technologie au travers d’un service managé disponible depuis la plateforme cloud AWS.

Son service Amazon Fraud Detector est à présent en disponibilité générale sur différentes zones, dont l’Europe depuis son datacenter irlandais. AWS exploite du machine learning pour permettre aux clients de détecter l’activité frauduleuse sur leurs sites.

Des modèles pré-définis et/ou personnalisables

Son moteur de détection de la fraude concerne à la fois les paiements et les fraudes aux identités (mais aussi la création de faux comptes ou l’utilisation abusive de codes promotionnels). Et le fournisseur l’assure, il n’est pas nécessaire pour les organisations d’être expertes en machine learning pour exploiter sa technologie.

« En quelques clics dans la console Amazon Fraud Detector, les clients peuvent sélectionner un modèle de template de machine learning pré-conçu, télécharger des données d’événements historiques et créer une logique de décision pour attribuer des actions aux prédictions » détaille AWS.

Et la firme dispose d’un argument massue pour trouver sa place sur ce marché de la lutte contre la fraude en ligne : Amazon Fraud Detector repose sur la même technologie que celle utilisée pour le site e-commerce Amazon.com. Or dans ce domaine, l’e-commerçant met en avant ses 20 années d’expérience.

Les utilisateurs ne disposeront cependant pas de l’apprentissage permis par les propres données d’Amazon. Charge aux organisations de mobiliser leurs propres jeux de données, en particulier les historiques de transactions frauduleuses et légitimes.

20 ans d’expérience dans la lutte contre la fraude

Les données des entreprises clientes interviennent pour la conception, l’apprentissage et le déploiement des modèles de machine learning. Ceux-ci « permettent de prévoir les risques de fraude en temps réel et avec un faible temps de latence » souligne AWS.

Les données sont dans un premier temps téléchargées sur le service de stockage Amazon S3 de la plateforme cloud. Pour en garantir la confidentialité, ces datasets sont chiffrés en transit et au repos. L’exploitation du modèle de détection s’effectue au travers d’une API privée.

Maîtriser le machine learning n’est donc pas indispensable selon AWS. Néanmoins, les organisations dotées de compétences dans ce domaine peuvent optimiser Amazon Fraud Detector. Pour cela, les développeurs peuvent combiner des modèles conçus avec l’outil et ceux développés sous Amazon SageMaker.

AWS annonce d’ores et déjà trois références clients pour son service cloud, dont GoDaddy et ses plus de 19 millions de clients. Amazon Fraud Detector est déployé pour détecter la création de comptes frauduleux sur sa plateforme.

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