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。

# 使用 SendEvent API 操作存储事件数据
<a name="storing-events-sendevent-api"></a>

您可以使用 `SendEvent` API 操作将事件存储在 Amazon Fraud Detector 中，而无需为这些事件生成欺诈预测。例如，您可以使用`SendEvent`操作上传历史数据集，以便稍后使用该数据集来训练模型。

**API 的事件时间戳格式 SendEvent **

使用 `SendEvent` API 存储事件数据时，必须确保您的事件时间戳采用所需的格式。Amazon Fraud Detector 支持以下 date/timestamp 格式：
+ %yyyy-%mm-%ddt%HH：%mm：%ssZ（仅限世界标准时间 ISO 8601 标准，没有毫秒）

  示例：2019-11-30T13：01:01 Z 
+ %yyyy/%mm/%dd %hh: %mm: %ss (上午/下午)

  示例：2019/11/30 下午 1:01:01，或 2019/11/30 13:01:01 
+ %mm/%dd/%yyyy %hh: %mm: %ss

  示例：2019 年 11 月 30 日下午 1:01:01，2019 年 11 月 30 日 13:01:01 
+ %mm/%dd/%yy %hh: %mm: %ss

  示例：11/30/19 下午 1:01:01，11/30/19 13:01:01 

Amazon Fraud Detector 在解析事件时间戳的 date/timestamp 格式时会做出以下假设：
+ 如果您使用的是 ISO 8601 标准，则它必须与前面的规范完全匹配
+ 如果您使用的是其他格式之一，则还有额外的灵活性：
  + 对于月和天，您可以提供个位数或两位数。例如，2019 年 1 月 12 日是有效日期。
  + 如果你没有 hh: mm: ss，则无需包含（也就是说，你可以简单地提供一个日期）。您也可以仅提供小时和分钟的子集（例如，hh: mm）。不支持仅提供小时数。也不支持毫秒。
  + 如果您提供 AM/PM 标签，则假定时钟为 12 小时。如果没有 AM/PM 信息，则假定为 24 小时制。
  + 可以使用 “/” 或 “-” 作为日期元素的分隔符。时间戳元素假定为 “:”。

以下是 `SendEvent` API 调用的示例。

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

fraudDetector.send_event(
            eventId        = '802454d3-f7d8-482d-97e8-c4b6db9a0428',
            eventTypeName  = 'sample_registration',
            eventTimestamp = '2020-07-13T23:18:21Z',
            eventVariables =  {
    			'email_address' : 'johndoe@exampledomain.com',
    			'ip_address' : '1.2.3.4'},
            assignedLabel  = ‘legit’,
            labelTimestamp = '2020-07-13T23:18:21Z',
            entities       = [{'entityType':'sample_customer', 'entityId':'12345'}],        
)
```