Sie möchten betrügerische Konten erkennen und feststellen, ob ein neu erstelltes Konto mit bereits bekannten betrügerischen Konten übereinstimmt. Sie bereinigen Protokolle mit AWS Glue während der Aufnahme. Welchen Ansatz sollten Sie verwenden, um wahrscheinlich doppelte oder übereinstimmende betrügerische Konten zu finden?

Die AWS Glue FindMatches Machine Learning Transformation ist speziell dafür konzipiert, Datensätze zu identifizieren, die sich auf dieselbe reale Entität beziehen, auch wenn sie keine exakten Übereinstimmungen sind. Dies ist ideal für die Erkennung betrügerischer Konten, die möglicherweise leicht variierende Informationen verwenden. Amazon Athena bietet keine integrierte FindDuplicates-Funktion für unscharfe Übereinstimmungen. Ein AWS Glue Crawler dient der Schema-Erkennung und Metadaten-Erfassung, nicht der Identifizierung von Duplikaten basierend auf Ähnlichkeit. Der AWS Glue Data Catalog speichert Metadaten, bietet aber keine Funktionalität zur direkten Suche nach unscharfen Duplikaten in den Daten selbst.