截至 2025 年 11 月 7 日，亚马逊 Fraud Detector 不再向新客户开放。要获得与 Amazon Fraud Detector 类似的功能 SageMaker，请浏览亚马逊 AutoGluon、和 AWS WAF。

本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

# 准备要存储的事件数据
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在 Amazon Fraud Detector 内部存储的事件数据存储在`Event Type`资源级别。因此，来自同一事件的所有事件数据都存储在单个事件中`Event Type`。存储的事件稍后可用于训练新模型或重新训练现有模型。使用存储的事件数据训练模型时，您可以选择指定事件的时间范围以限制训练数据集的大小。

每次您使用亚马逊欺诈探测器控制台、API 或 `SendEvent` API 将数据存储在亚马逊欺诈探测器中时，Amazon Fraud Detector 都会在存储之前验证您的数据。`CreateBatchImportJob`如果您的数据未通过验证，则不会存储事件数据。

**使用 Amazon Fraud Detector 在内部存储数据的先决条件**
+ 为确保您的事件数据通过验证并成功存储数据集，请确保您已使用[数据模型资源管理器](https://docs.aws.amazon.com/frauddetector/latest/ug/create-event-dataset.html#prepare-event-dataset)提供的见解来准备数据集。
+ 为您要在 Amazon Fraud Detector 中存储的事件数据创建了事件类型。如果还没有，请按照说明[创建事件类型](https://docs.aws.amazon.com//frauddetector/latest/ug/create-event-type.html)。

## 智能数据验证
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当您在 Amazon Fraud Detector 控制台中上传数据集进行批量导入时，Amazon Fraud Detector 会在导入数据之前使用智能数据验证 (SDV) 来验证您的数据集。SDV 会扫描上传的数据文件并识别数据缺失、格式或数据类型不正确等问题。除了验证您的数据集外，SDV 还提供验证报告，其中列出了所有已发现的问题，并建议采取哪些措施来修复影响最大的问题。SDV 发现的一些问题可能很严重，必须在 Amazon Fraud Detector 成功导入您的数据集之前解决这些问题。有关更多信息，请参阅 [智能数据验证报告](storing-events-batch-import.md#sdv-validation-report)。

SDV 会在文件级别和数据（行）级别验证您的数据集。在文件级别，SDV 会扫描您的数据文件并发现诸如文件访问权限不足、文件大小、文件格式和标题（事件元数据和事件变量）不正确等问题。在数据级别，SDV 会扫描每个事件数据（行），并识别数据格式、数据长度、时间戳格式和空值等问题。

智能数据验证目前仅在 Amazon Fraud Detector 控制台中可用，并且验证功能默认处于开启状态。如果您不希望 Amazon Fraud Detector 在导入数据集之前使用智能数据验证，请在上传数据集时在 Amazon Fraud Detector 控制台中关闭验证功能。

## 使用 APIs 或 AWS SDK 时验证存储的数据
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通过、或 `CreateBatchImportJob ` API 操作上传事件时 `SendEvent``GetEventPrediction`，Amazon Fraud Detector 会验证以下内容：
+ 该事件类型的 EventIngestion 设置为 “启用”。
+ 无法更新事件时间戳。具有重复事件 ID 和不同的 EVENT\$1TIMESTAMP 的事件将被视为错误。
+ 变量名称和值与其预期格式相匹配。有关更多信息，请参阅 [创建变量](create-a-variable.md)。
+ 必需的变量用一个值填充。
+ 所有事件时间戳均不超过 18 个月，也不会在 future 中。