自 2025 年 11 月 7 日起，Amazon Fraud Detector 不再向新客戶開放。對於類似 Amazon Fraud Detector 的功能，請探索 Amazon SageMaker、AutoGluon 和 AWS WAF。

本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

# 準備儲存的事件資料
<a name="prepare-storage-event-data"></a>

Amazon Fraud Detector 內部存放的事件資料會存放在`Event Type`資源層級。因此，來自相同事件的所有事件資料都會存放在單一 中`Event Type`。儲存的事件稍後可用於訓練新模型或重新訓練現有模型。使用儲存的事件資料訓練模型時，您可以選擇指定事件的時間範圍，以限制訓練資料集的大小。

每次使用 Amazon Fraud Detector 主控台、`SendEvent`API 或 `CreateBatchImportJob` API 將資料存放在 Amazon Fraud Detector 時，Amazon Fraud Detector 都會在儲存之前驗證您的資料。如果您的資料驗證失敗，則不會儲存事件資料。

**使用 Amazon Fraud Detector 在內部儲存資料的先決條件**
+ 為了確保您的事件資料通過驗證並成功儲存資料集，請確定您已使用 [Data Model Explorer](https://docs.aws.amazon.com/frauddetector/latest/ug/create-event-dataset.html#prepare-event-dataset) 提供的洞見來準備資料集。
+ 為您要與 Amazon Fraud Detector 一起存放的事件資料建立事件類型。如果您還沒有，請遵循指示來[建立事件類型](https://docs.aws.amazon.com//frauddetector/latest/ug/create-event-type.html)。

## 智慧資料驗證
<a name="smart-data-validation"></a>

當您在 Amazon Fraud Detector 主控台中上傳資料集以進行批次匯入時，Amazon Fraud Detector 會使用智慧型資料驗證 (SDV) 在匯入資料之前驗證資料集。SDV 會掃描上傳的資料檔案，並識別遺失資料、格式不正確或資料類型等問題。除了驗證資料集之外，SDV 也提供驗證報告，列出已識別的所有問題，並建議採取動作來修正最具影響力的問題。SDV 識別的某些問題可能很重要，必須先解決，Amazon Fraud Detector 才能成功匯入您的資料集。如需詳細資訊，請參閱[智慧資料驗證報告](storing-events-batch-import.md#sdv-validation-report)。

SDV 會在檔案層級和資料 （資料列） 層級驗證您的資料集。在檔案層級，SDV 會掃描您的資料檔案並識別問題，例如存取檔案的許可不足、檔案大小不正確、檔案格式和標頭 （事件中繼資料和事件變數）。在資料層級，SDV 會掃描每個事件資料 （資料列），並識別不正確的資料格式、資料長度、時間戳記格式和 null 值等問題。

智慧資料驗證目前僅適用於 Amazon Fraud Detector 主控台，且預設會開啟驗證。如果您不希望 Amazon Fraud Detector 在匯入資料集之前使用智慧資料驗證，請在上傳資料集時關閉 Amazon Fraud Detector 主控台中的驗證。

## 使用 APIs或 AWS SDK 驗證儲存的資料
<a name="validating-stored-data-api"></a>

透過 `SendEvent`、 `GetEventPrediction`或 `CreateBatchImportJob `API 操作上傳事件時，Amazon Fraud Detector 會驗證下列項目：
+ 該事件類型的 EventIngestion 設定為 ENABLED。
+ 無法更新事件時間戳記。具有重複事件 ID 和不同 EVENT\$1TIMESTAMP 的事件將被視為錯誤。
+ 變數名稱和值符合其預期的格式。如需詳細資訊，請參閱[建立變數](create-a-variable.md)
+ 必要的變數會填入值。
+ 所有事件時間戳記都不會超過 18 個月，也不會在未來。