การฉ้อโกงทางออนไลน์มีผลกระทบอย่างกว้างขวางต่อธุรกิจ และจำเป็นต้องมีกลยุทธ์แบบ end-to-end ที่มีประสิทธิภาพในการตรวจจับและป้องกันการฉ้อโกงบัญชีใหม่และการยึดครองบัญชี และหยุดธุรกรรมการชำระเงินที่น่าสงสัย การตรวจจับการฉ้อโกงที่ใกล้เคียงกับเวลาที่เกิดการฉ้อโกงเป็นกุญแจสู่ความสำเร็จของระบบตรวจจับและป้องกันการฉ้อโกง ระบบควรสามารถตรวจจับการฉ้อโกงได้อย่างมีประสิทธิภาพที่สุดและแจ้งเตือนผู้ใช้ปลายทางโดยเร็วที่สุด จากนั้นผู้ใช้สามารถเลือกที่จะดำเนินการเพื่อป้องกันการละเมิดเพิ่มเติม
ในโพสต์นี้ เราแสดงวิธีการแบบไร้เซิร์ฟเวอร์เพื่อตรวจจับการฉ้อโกงธุรกรรมออนไลน์ในเวลาใกล้เคียงเรียลไทม์ เราจะแสดงวิธีที่คุณสามารถใช้แนวทางนี้กับการสตรีมข้อมูลและสถาปัตยกรรมที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์ต่างๆ โดยขึ้นอยู่กับผลลัพธ์ที่ต้องการและการดำเนินการเพื่อป้องกันการฉ้อโกง (เช่น แจ้งเตือนผู้ใช้เกี่ยวกับการฉ้อโกงหรือตั้งค่าสถานะการทำธุรกรรมเพื่อตรวจสอบเพิ่มเติม)
โพสต์นี้ใช้สามสถาปัตยกรรม:
ในการตรวจจับธุรกรรมที่เป็นการฉ้อโกง เราใช้ Amazon Fraud Detector ซึ่งเป็นบริการที่มีการจัดการเต็มรูปแบบ ซึ่งช่วยให้คุณระบุกิจกรรมที่อาจเป็นการฉ้อโกงและตรวจจับการฉ้อโกงทางออนไลน์ได้มากขึ้นเร็วขึ้น หากต้องการสร้างโมเดล Amazon Fraud Detector ตามข้อมูลที่ผ่านมา โปรดดูที่ ตรวจจับการฉ้อโกงธุรกรรมออนไลน์ด้วยคุณสมบัติใหม่ของ Amazon Fraud Detector. คุณยังสามารถใช้ อเมซอน SageMaker เพื่อฝึกโมเดลการตรวจจับการฉ้อโกงที่เป็นกรรมสิทธิ์ สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดูที่ ฝึกฝนการตรวจจับการชำระเงินที่เป็นการฉ้อโกงด้วย Amazon SageMaker.
การตรวจสอบข้อมูลการสตรีมและการตรวจจับ/ป้องกันการฉ้อโกง
สถาปัตยกรรมนี้ใช้ Lambda และ Step Functions เพื่อเปิดใช้งานการตรวจสอบข้อมูลสตรีมข้อมูล Kinesis แบบเรียลไทม์ ตลอดจนตรวจจับและป้องกันการฉ้อโกงโดยใช้ Amazon Fraud Detector ใช้สถาปัตยกรรมเดียวกันหากคุณใช้ Amazon Managed Streaming สำหรับ Apache Kafka (Amazon MSK) เป็นบริการสตรีมข้อมูล รูปแบบนี้มีประโยชน์สำหรับการตรวจจับการฉ้อโกงแบบเรียลไทม์ การแจ้งเตือน และการป้องกันที่อาจเกิดขึ้น ตัวอย่างกรณีการใช้งานนี้อาจเป็นการประมวลผลการชำระเงินหรือการสร้างบัญชีที่มีปริมาณมาก ไดอะแกรมต่อไปนี้แสดงสถาปัตยกรรมของโซลูชัน
โฟลว์ของกระบวนการในการใช้งานนี้เป็นดังนี้:
- เรานำเข้าธุรกรรมทางการเงินในสตรีมข้อมูล Kinesis แหล่งที่มาของข้อมูลอาจเป็นระบบที่สร้างธุรกรรมเหล่านี้ เช่น อีคอมเมิร์ซหรือธนาคาร
- ฟังก์ชัน Lambda รับธุรกรรมเป็นชุด
- ฟังก์ชัน Lambda เริ่มเวิร์กโฟลว์ Step Functions สำหรับแบตช์
- สำหรับธุรกรรมแต่ละรายการ เวิร์กโฟลว์ดำเนินการต่อไปนี้:
- คงการทำธุรกรรมใน อเมซอน ไดนาโมดีบี ตาราง
- โทร API เครื่องตรวจจับการฉ้อโกงของ Amazon ใช้การกระทำ GetEventPrediction API ส่งคืนผลลัพธ์อย่างใดอย่างหนึ่งต่อไปนี้: อนุมัติ บล็อก หรือตรวจสอบ
- อัปเดตธุรกรรมในตาราง DynamoDB ด้วยผลการทำนายการฉ้อโกง
- จากผลลัพธ์ ให้ดำเนินการอย่างใดอย่างหนึ่งต่อไปนี้:
- ส่งการแจ้งเตือนโดยใช้ บริการแจ้งเตือนแบบง่ายของ Amazon (Amazon SNS) ในกรณีที่มีการบล็อกหรือตรวจสอบการตอบสนองจาก Amazon Fraud Detector
- ดำเนินการธุรกรรมต่อไปในกรณีที่มีการตอบรับการอนุมัติ
วิธีการนี้ช่วยให้คุณตอบสนองต่อธุรกรรมที่อาจเป็นการฉ้อโกงได้แบบเรียลไทม์ เมื่อคุณจัดเก็บธุรกรรมแต่ละรายการในฐานข้อมูลและตรวจสอบก่อนที่จะดำเนินการต่อไป ในการใช้งานจริง คุณสามารถแทนที่ขั้นตอนการแจ้งเตือนสำหรับการตรวจสอบเพิ่มเติมด้วยการดำเนินการเฉพาะสำหรับกระบวนการทางธุรกิจของคุณ ตัวอย่างเช่น ตรวจสอบธุรกรรมโดยใช้โมเดลการตรวจจับการฉ้อโกงอื่น ๆ หรือดำเนินการตรวจสอบด้วยตนเอง
การเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูลสตรีมมิ่งสำหรับการตรวจจับ/ป้องกันการฉ้อโกง
บางครั้ง คุณอาจต้องตั้งค่าสถานะข้อมูลที่อาจเป็นการฉ้อโกง แต่ยังคงประมวลผลอยู่ ตัวอย่างเช่น เมื่อคุณจัดเก็บธุรกรรมสำหรับการวิเคราะห์เพิ่มเติมและรวบรวมข้อมูลเพิ่มเติมสำหรับการปรับรูปแบบการตรวจจับการฉ้อโกงอย่างต่อเนื่อง ตัวอย่างการใช้งานคือการประมวลผลการอ้างสิทธิ์ ในระหว่างการประมวลผลการเรียกร้อง คุณจะรวบรวมเอกสารการเรียกร้องทั้งหมดแล้วเรียกใช้ผ่านระบบตรวจจับการฉ้อโกง การตัดสินใจดำเนินการหรือปฏิเสธการอ้างสิทธิ์จะเกิดขึ้น ไม่จำเป็นต้องเป็นแบบเรียลไทม์ ในกรณีเช่นนี้ การเพิ่มข้อมูลการสตรีมให้สมบูรณ์อาจเหมาะสมกับกรณีการใช้งานของคุณมากกว่า
สถาปัตยกรรมนี้ใช้ Lambda เพื่อเปิดใช้งานการเพิ่มข้อมูล Kinesis Data Firehose แบบเรียลไทม์โดยใช้ Amazon Fraud Detector และ Kinesis Data Firehose การแปลงข้อมูล.
วิธีการนี้ไม่ได้ใช้ขั้นตอนการป้องกันการฉ้อโกง เราส่งมอบข้อมูลที่สมบูรณ์ให้กับ บริการจัดเก็บข้อมูลอย่างง่ายของ Amazon ที่ฝากข้อมูล (Amazon S3) บริการดาวน์สตรีมที่ใช้ข้อมูลสามารถใช้ผลการตรวจจับการฉ้อโกงในตรรกะทางธุรกิจและดำเนินการตามนั้น แผนภาพต่อไปนี้แสดงสถาปัตยกรรมนี้
โฟลว์ของกระบวนการในการใช้งานนี้เป็นดังนี้:
- เรานำเข้าธุรกรรมทางการเงินไปยัง Kinesis Data Firehose แหล่งที่มาของข้อมูลอาจเป็นระบบที่สร้างธุรกรรมเหล่านี้ เช่น อีคอมเมิร์ซหรือธนาคาร
- ฟังก์ชัน Lambda รับธุรกรรมเป็นชุดและเสริมประสิทธิภาพ สำหรับธุรกรรมแต่ละรายการในชุดงาน ฟังก์ชันดำเนินการต่อไปนี้:
- เรียกใช้ Amazon Fraud Detector API โดยใช้การดำเนินการ GetEventPrediction API ส่งคืนผลลัพธ์หนึ่งในสามอย่าง: อนุมัติ บล็อก หรือตรวจสอบ
- อัปเดตข้อมูลธุรกรรมโดยเพิ่มผลการตรวจจับการฉ้อโกงเป็นข้อมูลเมตา
- ส่งคืนชุดธุรกรรมที่อัปเดตไปยังสตรีมการนำส่ง Kinesis Data Firehose
- Kinesis Data Firehose ส่งข้อมูลไปยังปลายทาง (ในกรณีของเราคือบัคเก็ต S3)
ด้วยเหตุนี้ เราจึงมีข้อมูลในบัคเก็ต S3 ที่ไม่เพียงประกอบด้วยข้อมูลต้นฉบับเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการตอบสนองของ Amazon Fraud Detector เป็นข้อมูลเมตาสำหรับธุรกรรมแต่ละรายการด้วย คุณสามารถใช้ข้อมูลเมตานี้ในโซลูชันการวิเคราะห์ข้อมูล งานฝึกโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง หรือการแสดงภาพและแดชบอร์ดที่ใช้ข้อมูลธุรกรรม
การตรวจสอบข้อมูลเหตุการณ์และการตรวจจับ/ป้องกันการฉ้อโกง
ข้อมูลทั้งหมดไม่ได้เข้าสู่ระบบของคุณในรูปแบบสตรีม อย่างไรก็ตาม ในกรณีของสถาปัตยกรรมที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์ คุณยังสามารถทำตามแนวทางที่คล้ายกันได้
สถาปัตยกรรมนี้ใช้ Step Functions เพื่อเปิดใช้งานการตรวจสอบเหตุการณ์ EventBridge แบบเรียลไทม์ และการตรวจจับ/ป้องกันการฉ้อโกงโดยใช้ Amazon Fraud Detector ไม่ได้หยุดการประมวลผลธุรกรรมที่อาจเป็นการฉ้อโกง แต่จะตั้งค่าสถานะธุรกรรมเพื่อตรวจสอบเพิ่มเติม เราเผยแพร่ธุรกรรมที่สมบูรณ์ไปยังบัสเหตุการณ์ที่แตกต่างจากข้อมูลดิบของเหตุการณ์ที่กำลังเผยแพร่ ด้วยวิธีนี้ ผู้บริโภคข้อมูลสามารถมั่นใจได้ว่าเหตุการณ์ทั้งหมดรวมผลการตรวจจับการฉ้อโกงเป็นข้อมูลเมตา จากนั้นผู้บริโภคสามารถตรวจสอบข้อมูลเมตาและใช้กฎของตนเองตามข้อมูลเมตา ตัวอย่างเช่น ในแอปพลิเคชันอีคอมเมิร์ซที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์ ผู้บริโภคสามารถเลือกที่จะไม่ดำเนินการตามคำสั่งซื้อ หากคาดว่าธุรกรรมนี้จะเป็นการฉ้อโกง รูปแบบสถาปัตยกรรมนี้ยังมีประโยชน์ในการตรวจจับและป้องกันการฉ้อโกงในการสร้างบัญชีใหม่หรือระหว่างการเปลี่ยนแปลงโปรไฟล์บัญชี (เช่น การเปลี่ยนที่อยู่ หมายเลขโทรศัพท์ หรือบัตรเครดิตที่บันทึกไว้ในโปรไฟล์บัญชีของคุณ) ไดอะแกรมต่อไปนี้แสดงสถาปัตยกรรมของโซลูชัน
โฟลว์ของกระบวนการในการใช้งานนี้เป็นดังนี้:
- เราเผยแพร่ธุรกรรมทางการเงินไปยังบัสเหตุการณ์ EventBridge แหล่งที่มาของข้อมูลอาจเป็นระบบที่สร้างธุรกรรมเหล่านี้ เช่น อีคอมเมิร์ซหรือธนาคาร
- กฎ EventBridge เริ่มต้นขั้นตอนการทำงานของ Step Functions
- เวิร์กโฟลว์ของ Step Functions รับธุรกรรมและประมวลผลด้วยขั้นตอนต่อไปนี้:
- เรียกใช้ Amazon Fraud Detector API โดยใช้
GetEventPrediction
การกระทำ. API ส่งคืนผลลัพธ์หนึ่งในสามอย่าง: อนุมัติ บล็อก หรือตรวจสอบ - อัปเดตข้อมูลธุรกรรมโดยเพิ่มผลการตรวจจับการฉ้อโกง
- หากผลการทำนายการฉ้อโกงทางธุรกรรมถูกบล็อกหรือตรวจสอบ ให้ส่งการแจ้งเตือนโดยใช้ Amazon SNS เพื่อการตรวจสอบเพิ่มเติม
- เผยแพร่ธุรกรรมที่อัปเดตไปยังบัส EventBridge เพื่อรับข้อมูลที่สมบูรณ์
- เรียกใช้ Amazon Fraud Detector API โดยใช้
เช่นเดียวกับวิธีการเพิ่มคุณค่าข้อมูล Kinesis Data Firehose สถาปัตยกรรมนี้ไม่ได้ป้องกันข้อมูลที่ฉ้อฉลเข้าถึงขั้นตอนต่อไป เพิ่มข้อมูลเมตาการตรวจจับการฉ้อโกงในเหตุการณ์ดั้งเดิมและส่งการแจ้งเตือนเกี่ยวกับธุรกรรมที่อาจเป็นการฉ้อโกง อาจเป็นไปได้ว่าผู้บริโภคของข้อมูลที่สมบูรณ์นั้นไม่ได้รวมตรรกะทางธุรกิจที่ใช้ข้อมูลเมตาการตรวจจับการฉ้อโกงในการตัดสินใจของพวกเขา ในกรณีดังกล่าว คุณสามารถเปลี่ยนเวิร์กโฟลว์ของ Step Functions เพื่อไม่ให้ทำธุรกรรมดังกล่าวไปยังบัสปลายทาง และกำหนดเส้นทางไปยังบัสเหตุการณ์แยกต่างหากเพื่อใช้โดยแอปพลิเคชันประมวลผลธุรกรรมที่น่าสงสัยแยกต่างหาก
การดำเนินงาน
สำหรับแต่ละสถาปัตยกรรมที่อธิบายไว้ในโพสต์นี้ คุณสามารถค้นหาได้ โมเดลแอปพลิเคชัน AWS Serverless เทมเพลต (AWS SAM) การปรับใช้ และคำแนะนำในการทดสอบใน ที่เก็บตัวอย่าง.
สรุป
โพสต์นี้แนะนำวิธีการต่างๆ เพื่อใช้โซลูชันการตรวจจับและป้องกันการฉ้อโกงแบบเรียลไทม์โดยใช้ อเมซอน แมชชีนเลิร์นนิง บริการและ สถาปัตยกรรมไร้เซิร์ฟเวอร์. โซลูชันเหล่านี้ช่วยให้คุณตรวจจับการฉ้อโกงได้ใกล้เคียงกับเวลาที่เกิดการฉ้อโกง และดำเนินการโดยเร็วที่สุด ความยืดหยุ่นของการใช้งานโดยใช้ Step Functions ช่วยให้คุณตอบสนองในลักษณะที่เหมาะสมที่สุดสำหรับสถานการณ์ และยังปรับขั้นตอนการป้องกันด้วยการเปลี่ยนแปลงโค้ดเพียงเล็กน้อย
สำหรับแหล่งข้อมูลการเรียนรู้แบบไร้เซิร์ฟเวอร์เพิ่มเติม โปรดไปที่ ที่ดินไร้เซิร์ฟเวอร์.
เกี่ยวกับผู้เขียน
พระเวท รามัน เป็นสถาปนิกโซลูชันผู้เชี่ยวชาญอาวุโสสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องในแมริแลนด์ Veda ทำงานร่วมกับลูกค้าเพื่อช่วยให้พวกเขาออกแบบแอปพลิเคชันแมชชีนเลิร์นนิงที่มีประสิทธิภาพ ปลอดภัย และปรับขนาดได้ พระเวทสนใจที่จะช่วยเหลือลูกค้าในการใช้เทคโนโลยีไร้เซิร์ฟเวอร์สำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง
กีดริอุส ปราสปาเลียอุสกาส เป็นสถาปนิกผู้เชี่ยวชาญอาวุโสด้านโซลูชั่นสำหรับระบบไร้เซิร์ฟเวอร์ในแคลิฟอร์เนีย Giedrius ทำงานร่วมกับลูกค้าเพื่อช่วยพวกเขาใช้ประโยชน์จากบริการแบบไร้เซิร์ฟเวอร์เพื่อสร้างแอปพลิเคชันที่ปรับขนาดได้ ทนทานต่อข้อผิดพลาด ประสิทธิภาพสูง และคุ้มค่า
- เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
- เพลโตบล็อคเชน Web3 Metaverse ข่าวกรอง ขยายความรู้. เข้าถึงได้ที่นี่.
- ที่มา: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/real-time-fraud-detection-using-aws-serverless-and-machine-learning-services/
- :เป็น
- 100
- 28
- 7
- a
- สามารถ
- เกี่ยวกับเรา
- การล่วงละเมิด
- ตาม
- ลงชื่อเข้าใช้
- กระทำ
- การกระทำ
- การปฏิบัติ
- กิจกรรม
- เพิ่มเติม
- ที่อยู่
- เพิ่ม
- เตือนภัย
- ทั้งหมด
- ช่วยให้
- อเมซอน
- เครื่องตรวจจับการฉ้อโกงของ Amazon
- การวิเคราะห์
- และ
- อาปาเช่
- API
- การใช้งาน
- การใช้งาน
- ใช้
- เข้าใกล้
- เหมาะสม
- อนุมัติ
- สถาปัตยกรรม
- AS
- AWS
- การธนาคาร
- ตาม
- BE
- ก่อน
- กำลัง
- ดีกว่า
- ปิดกั้น
- สร้าง
- รถบัส
- ธุรกิจ
- ธุรกิจ
- by
- แคลิฟอร์เนีย
- CAN
- บัตร
- กรณี
- กรณี
- จับ
- เปลี่ยนแปลง
- การเปลี่ยนแปลง
- เปลี่ยนแปลง
- Choose
- ข้อเรียกร้อง
- การเรียกร้อง
- ใกล้ชิด
- รหัส
- รวบรวม
- การเก็บรวบรวม
- ความประพฤติ
- ไม่หยุดหย่อน
- บริโภค
- ถูกใช้
- ผู้บริโภค
- ผู้บริโภค
- ค่าใช้จ่ายที่มีประสิทธิภาพ
- ได้
- การสร้าง
- เครดิต
- บัตรเครดิต
- ลูกค้า
- ข้อมูล
- วิเคราะห์ข้อมูล
- การเพิ่มคุณค่าข้อมูล
- ฐานข้อมูล
- การตัดสินใจ
- การตัดสินใจ
- ส่งมอบ
- มอบ
- การจัดส่ง
- ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับ
- การใช้งาน
- อธิบาย
- ที่ต้องการ
- ปลายทาง
- การตรวจพบ
- ต่าง
- เอกสาร
- ไม่
- Dont
- ในระหว่าง
- แต่ละ
- อีคอมเมิร์ซ
- มีประสิทธิภาพ
- มีประสิทธิภาพ
- ที่มีประสิทธิภาพ
- ทำให้สามารถ
- การเปิดใช้งาน
- จบสิ้น
- อุดม
- เหตุการณ์
- เหตุการณ์
- ตัวอย่าง
- เร็วขึ้น
- เนื้อไม่มีมัน
- ทางการเงิน
- หา
- พอดี
- ธง
- ความยืดหยุ่น
- ไหล
- ปฏิบัติตาม
- ดังต่อไปนี้
- ดังต่อไปนี้
- สำหรับ
- การหลอกลวง
- การตรวจจับการฉ้อโกง
- การป้องกันการฉ้อโกง
- ฉ้อโกง
- ราคาเริ่มต้นที่
- อย่างเต็มที่
- ฟังก์ชัน
- ฟังก์ชั่น
- ต่อไป
- สร้าง
- มี
- ช่วย
- การช่วยเหลือ
- ที่มีประสิทธิภาพสูง
- สรุป ความน่าเชื่อถือของ Olymp Trade?
- อย่างไรก็ตาม
- HTML
- HTTPS
- i
- แยกแยะ
- ส่งผลกระทบ
- การดำเนินการ
- การดำเนินงาน
- การดำเนินการ
- in
- ประกอบด้วย
- รวมถึง
- ข้อมูล
- คำแนะนำการใช้
- สนใจ
- สอบสวน
- การสอบสวน
- IT
- คีย์
- ท่อดับเพลิง Kinesis Data
- การเรียนรู้
- เลฟเวอเรจ
- กดไลก์
- เครื่อง
- เรียนรู้เครื่อง
- การจัดการ
- คู่มือ
- แมรี่แลนด์
- เมตาดาต้า
- วิธี
- วิธีการ
- ต่ำสุด
- แบบ
- ข้อมูลเพิ่มเติม
- มากที่สุด
- จำเป็นต้อง
- จำเป็นต้อง
- ใหม่
- ถัดไป
- การประกาศ
- การแจ้งเตือน
- จำนวน
- of
- on
- ONE
- ออนไลน์
- ใบสั่ง
- เป็นต้นฉบับ
- อื่นๆ
- ผล
- ของตนเอง
- อดีต
- แบบแผน
- การชำระเงิน
- การประมวลผลการชำระเงิน
- ธุรกรรมการชำระเงิน
- ดำเนินการ
- ดำเนินการ
- โทรศัพท์
- เพลโต
- เพลโตดาต้าอินเทลลิเจนซ์
- เพลโตดาต้า
- เป็นไปได้
- โพสต์
- ที่มีศักยภาพ
- ที่อาจเกิดขึ้น
- ที่คาดการณ์
- คำทำนาย
- ป้องกัน
- การป้องกัน
- การป้องกัน
- กระบวนการ
- กระบวนการ
- การประมวลผล
- โปรไฟล์
- เป็นเจ้าของ
- ประกาศ
- การตีพิมพ์
- ใส่
- อย่างรวดเร็ว
- ค่อนข้าง
- ดิบ
- ถึง
- เกิดปฏิกิริยา
- จริง
- เรียลไทม์
- ที่ได้รับ
- แทนที่
- ต้อง
- แหล่งข้อมูล
- คำตอบ
- ผล
- ผลสอบ
- รับคืน
- ทบทวน
- เส้นทาง
- กฎ
- กฎระเบียบ
- วิ่ง
- แซม
- เดียวกัน
- ที่ปรับขนาดได้
- ปลอดภัย
- ระดับอาวุโส
- แยก
- serverless
- บริการ
- บริการ
- น่า
- โชว์
- คล้ายคลึงกัน
- ง่าย
- สถานการณ์
- So
- ทางออก
- โซลูชัน
- บาง
- แหล่ง
- ผู้เชี่ยวชาญ
- โดยเฉพาะ
- เริ่มต้น
- ขั้นตอน
- ขั้นตอน
- ยังคง
- หยุด
- การเก็บรักษา
- จัดเก็บ
- กลยุทธ์
- กระแส
- ที่พริ้ว
- สตรีมมิ่งบริการ
- ความสำเร็จ
- อย่างเช่น
- พิรุธ
- ระบบ
- ตาราง
- เอา
- งาน
- เทคโนโลยี
- แม่แบบ
- การทดสอบ
- ที่
- พื้นที่
- ที่มา
- ของพวกเขา
- พวกเขา
- ล้อยางขัดเหล่านี้ติดตั้งบนแกน XNUMX (มม.) ผลิตภัณฑ์นี้ถูกผลิตในหลายรูปทรง และหลากหลายเบอร์ความแน่นหนาของปริมาณอนุภาคขัดของมัน จะทำให้ท่านได้รับประสิทธิภาพสูงในการขัดและการใช้งานที่ยาวนาน
- สาม
- ตลอด
- เวลา
- ไปยัง
- รถไฟ
- การฝึกอบรม
- การทำธุกรรม
- การทำธุรกรรม
- ให้กับคุณ
- ใช้
- ใช้กรณี
- ผู้ใช้งาน
- ต่างๆ
- เยี่ยมชมร้านค้า
- เดิน
- ทาง..
- แพร่หลาย
- กับ
- โรงงาน
- คุณ
- ของคุณ
- ลมทะเล