Amazon Fraud Detector는 2025년 11월 7일부터 신규 고객에게 더 이상 공개되지 않습니다. Amazon Fraud Detector와 유사한 기능을 알아보려면 Amazon SageMaker, AutoGluon 및를 살펴보세요 AWS WAF.

기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

# 변수 생성
<a name="create-a-variable"></a>

Amazon Fraud Detector 콘솔에서 [create-variable](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/frauddetector/create-variable.html) 명령을 사용하거나 [CreateVariable](https://docs.aws.amazon.com/frauddetector/latest/api/API_CreateVariable.html)을 사용하거나를 사용하여 변수를 생성할 수 있습니다. AWS SDK for Python (Boto3)

## Amazon Fraud Detector 콘솔을 사용하여 변수 생성
<a name="create-a-variable-using-console"></a>

이 예제에서는 `email_address` 및 라는 두 개의 변수를 생성하고 해당 변수 유형(`EMAIL_ADDRESS` 및 )에 `ip_address`할당합니다`IP_ADDRESS`. 이러한 변수는 예제로 사용됩니다. 모델 훈련에 사용할 변수를 생성하는 경우 사용 사례에 적합한 데이터 세트의 변수를 사용합니다. 변수를 생성하기 [변수 보강](variables.md#variable-enrichments) 전에 [변수 유형](variables.md#variable-types) 및에 대해 읽어야 합니다.

**변수를 생성하려면**

1. [AWS Management Console](https://console.aws.amazon.com/)을 열고 계정에 로그인합니다.

1. Amazon Fraud Detector로 이동하여 왼쪽 탐색 창에서 **변수를** 선택한 다음 **생성을** 선택합니다.

1. **새 변수** 페이지에서 변수 이름으로 `email_address`를 입력합니다. 선택적으로 변수에 대한 설명을 입력합니다.

1. **변수 유형**에서 **이메일 주소를** 선택합니다.

1. 이 변수 유형은 사전 정의되어 있으므로 Amazon Fraud Detector는이 변수 유형에 대한 데이터 유형을 자동으로 선택합니다. 변수에 변수 유형이 자동으로 할당되지 않은 경우 목록에서 변수 유형을 선택합니다. 자세한 내용은 [변수 유형](variables.md#variable-types) 단원을 참조하십시오.

1. 변수의 기본값을 제공하려면 **사용자 지정 기본값 정의를** 선택하고 변수의 기본값을 입력합니다. 이 예제를 따르는 경우이 단계를 건너뜁니다.

1. **생성(Create)**을 선택합니다.

1. **email\_address** 개요 페이지에서 방금 생성한 변수의 세부 정보를 확인합니다.

   업데이트해야 하는 경우 **편집**을 선택하고 업데이트를 제공합니다. **변경 사항 저장**을 선택합니다.

1. 프로세스를 반복하여 다른 변수를 생성하고 변수 유형의 **IP 주소를** `ip_address` 선택합니다.

1. **변수** 페이지에는 새로 생성된 변수가 표시됩니다.

**중요**  
데이터 세트에서 원하는 수만큼 변수를 생성하는 것이 좋습니다. 나중에 이벤트 유형을 생성할 때 사기를 탐지하고 사기 탐지를 생성하도록 모델을 훈련하는 데 포함할 변수를 결정할 수 있습니다.

## 를 사용하여 변수 생성 AWS SDK for Python (Boto3)
<a name="create-a-variable-using-the-aws-python-sdk"></a>

다음 예제에서는 [CreateVariable](https://docs.aws.amazon.com/frauddetector/latest/api/API_CreateVariable.html) API에 대한 요청을 보여줍니다. 이 예제에서는 `email_address` 및 라는 두 개의 변수를 생성하고 해당 변수 유형(`EMAIL_ADDRESS` 및 )에 `ip_address`할당합니다`IP_ADDRESS`.

이러한 변수는 예제로 사용됩니다. 모델 훈련에 사용할 변수를 생성하는 경우 사용 사례에 적합한 데이터 세트의 변수를 사용합니다. 변수를 생성하기 [변수 보강](variables.md#variable-enrichments) 전에 [변수 유형](variables.md#variable-types) 및에 대해 읽어야 합니다.

변수 소스를 지정해야 합니다. 변수 값이 파생되는 위치를 식별하는 데 도움이 됩니다. 변수 소스가 **EVENT**인 경우 변수 값은 [GetEventPrediction](https://docs.aws.amazon.com/frauddetector/latest/api/API_GetEventPrediction.html) 요청의 일부로 전송됩니다. 변수 값이 인 경우 Amazon Fraud Detector로 `MODEL_SCORE`채워집니다. `EXTERNAL_MODEL_SCORE`인 경우 변수 값은 가져온 SageMaker AI 모델로 채워집니다.

```
import boto3
fraudDetector = boto3.client('frauddetector')

 #Create variable email_address
   fraudDetector.create_variable(
     name = 'email_address',
     variableType = 'EMAIL_ADDRESS',
     dataSource = 'EVENT',
     dataType = 'STRING',
     defaultValue = '<unknown>'
     )

#Create variable ip_address
   fraudDetector.create_variable(
     name = 'ip_address',
     variableType = 'IP_ADDRESS',
     dataSource = 'EVENT',
     dataType = 'STRING',
     defaultValue = '<unknown>'
     )
```