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。

# 建立 規則
<a name="create-a-rule"></a>

您可以使用 [create-rule](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/frauddetector/create-rule.html) 命令、[CreateRule](https://docs.aws.amazon.com//frauddetector/latest/api/API_CreateRule.html) API 或使用 ，在 Amazon Fraud Detector 主控台中建立規則 適用於 Python (Boto3) 的 AWS SDK。

每個規則都必須包含擷取業務邏輯的單一表達式。所有表達式都必須評估為布林值 (true 或 false)，且長度小於 4，000 個字元。不支援 If-else 類型條件。運算式中使用的所有變數都必須在評估的事件類型中預先定義。同樣地，運算式中使用的所有清單都必須預先定義、與可變類型相關聯，並填入項目。

下列範例會建立現有偵測器 `high_risk`的規則`payments_detector`。規則會將表達式和結果`verify_customer`與規則建立關聯。

**先決條件**

若要遵循下述步驟，請確定您完成下列操作，然後再繼續建立規則：
+ [建立偵測器](create-a-detector.md)
+ [建立結果](create-an-outcome.md)

如果您要為使用案例建立偵測器、規則和結果，請將範例偵測器名稱、規則名稱、規則表達式和結果名稱取代為與您使用案例相關的名稱和表達式。

## 在 Amazon Fraud Detector 主控台中建立新的規則
<a name="create-rule-console"></a>

1. 開啟 [AWS 管理主控台](https://console.aws.amazon.com/)並登入帳戶。導覽至 Amazon Fraud Detector。

1. 在左側導覽窗格中，選擇**偵測器**，然後選取您為使用案例建立的偵測器，例如 **payments\$1detector**。

1. 在 **payments\$1detector** 頁面中，選擇**關聯的規則**索引標籤，然後選擇**建立規則**。

1. 在**新增規則**頁面中，輸入下列內容：

   1. 在**名稱**中，輸入規則的名稱，範例 **high\$1risk**

   1. 在**描述 - 選用**中，選擇性地輸入規則描述，例如， **This rule captures events with a high ML model score**

   1. 在**表達式**中，使用表達式**快速參考指南為您的使用案例輸入規則表達式**。範例 `$sample_fraud_detection_model_insightscore >900`

   1. 在**結果**中，選擇您為使用案例建立的結果，例如 **verify\$1customer**。結果是詐騙預測的結果，如果規則在評估期間相符，則會傳回結果。

1. 選擇**儲存規則**

您已為偵測器建立新的規則。這是 Amazon Fraud Detector 自動提供偵測器使用的規則第 1 版。

## 使用 建立規則 適用於 Python (Boto3) 的 AWS SDK
<a name="create-a-rule-using-the-aws-python-sdk"></a>

下列範例程式碼使用 [CreateRule](https://docs.aws.amazon.com//frauddetector/latest/api/API_CreateRule.html) API 來建立現有偵測器 `high_risk`的規則`payments_detector`。範例程式碼也會將規則表達式和結果`verify_customer`新增至規則。

**先決條件**

若要使用範例程式碼，請確定您已完成下列操作，然後再繼續建立規則：
+ [建立偵測器](create-a-detector.md)
+ [建立結果](create-an-outcome.md)

如果您要為使用案例建立偵測器、規則和結果，請將範例偵測器名稱、規則名稱、規則表達式和結果名稱取代為與您的使用案例相關的名稱和表達式。

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

fraudDetector.create_rule(
ruleId = 'high_risk',
detectorId = 'payments_detector',
expression = '$sample_fraud_detection_model_insightscore > 900',
language = 'DETECTORPL',
outcomes = ['verify_customer']
)
```

您已建立 Amazon Fraud Detector 自動使其可供偵測器使用的規則第 1 版。