Vous souhaitez détecter les comptes frauduleux et identifier si un compte nouvellement créé correspond à des comptes frauduleux connus précédemment. Vous nettoyez les journaux avec AWS Glue pendant l'ingestion. Quelle approche devriez-vous utiliser pour trouver des comptes frauduleux susceptibles d'être dupliqués ou correspondants ?

La transformation de machine learning FindMatches d'AWS Glue est conçue spécifiquement pour identifier les enregistrements qui ne sont pas des doublons exacts mais qui se réfèrent à la même entité, même avec des variations ou des erreurs. Dans ce scénario de détection de fraude, elle peut efficacement faire correspondre de nouveaux comptes frauduleux à des schémas connus, même si les données ne sont pas parfaitement identiques. Exécuter une requête FindDuplicates dans Amazon Athena ne serait efficace que pour les doublons exacts. Un crawler AWS Glue est utilisé pour inférer le schéma des données et les métadonnées, pas pour identifier des correspondances floues. Le AWS Glue Data Catalog stocke les métadonnées et ne permet pas la recherche de doublons complexes directement.