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。

# 建立事件類型
<a name="create-event-type"></a>

建立詐騙偵測模型之前，您必須先建立事件類型。建立事件類型涉及定義您的業務活動 （事件） 來評估詐騙。定義事件涉及識別要包含在資料集中的事件變數以進行詐騙評估、指定啟動事件的實體，以及分類事件的標籤。

**建立事件類型的先決條件**

開始建立事件類型之前，請確定您已完成下列操作：
+ 使用 [資料模型瀏覽器](create-event-dataset.md#data-models-explorer)工具深入了解 Amazon Fraud Detector 建立詐騙偵測模型所需的資料元素。
+ 使用您從 Data Models Explorer 取得的洞見來建立事件資料集，並將資料集上傳到 Amazon S3 儲存貯體。
+ 已建立 [Variables](variables.md)、 [實體](entity.md)和 [標籤](labels.md) ，您希望 Amazon Fraud Detector 用來為此事件建立詐騙偵測模型。請確定您建立的變數、實體類型和標籤都包含在事件資料集內。

您可以在 Amazon Fraud Detector 主控台、使用 API、使用 AWS CLI或使用 AWS SDK 建立事件類型。

## 在 Amazon Fraud Detector 主控台中建立事件類型
<a name="create-event-type-console"></a>

**若要建立事件類型，**

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

1. 在左側導覽窗格中，選擇**事件**。

1. 在**事件類型**頁面中，選擇**建立**。

1. 在**事件類型詳細資訊下，**

   1. 在**名稱**中，輸入事件的名稱。

   1. 在**描述**中，選擇性地輸入描述。

   1. 在**實體**中，選取您為事件建立的實體類型。

1. 在**事件變數**下，

   1. 在**選擇如何定義此事件的變數**中，
     + 如果您已為此事件建立事件變數，**請從變數清單中選取變數**，然後在**變數**中選取您為此事件建立的變數。
     + 如果您尚未為此事件建立變數，請選取**從訓練資料集選取變數**，
       + 在 **IAM 角色**中，選取您希望 Amazon Fraud Detector 用來存取包含資料集之 Amazon S3 儲存貯體的 IAM 角色
       + 在**資料位置**中輸入資料集位置的路徑。使用類似以下內容的`S3 URI`路徑：`S3://{{your-bucket-name}}/{{example dataset filename}}.csv`。
       + 選擇**上傳**。
       + 在**變數**下，會顯示 Amazon Fraud Detector 從資料集檔案擷取的所有事件變數名稱。

         如果您想要包含變數來偵測詐騙，請在**變數類型**中選取變數類型。選擇**移除**，從包含的變數中移除以進行詐騙偵測。針對清單中的每個變數重複此步驟。

1. 在**標籤 （選用）** 下，在**標籤中**，選取您為此事件建立的標籤。請務必針對詐騙和合法事件，分別選取一個標籤。

1. 如果您想要為此事件設定自動下游處理，請在**使用 Amazon EventBridge 的事件協調下 - 選用**，開啟**使用 Amazon EventBridge 啟用事件協調**。如需事件協調的詳細資訊，請參閱 [事件協同運作](event-orchestration.md)。
**注意**  
您也可以在建立事件類型之後啟用事件協調。

1. 選擇**建立事件類型**。

## 使用 建立事件類型 適用於 Python (Boto3) 的 AWS SDK
<a name="create-an-event-type-using-the-aws-python-sdk"></a>

下列範例顯示 `PutEventType` API 的範例請求。此範例假設您已建立變數 `ip_address`和 `email_address`、標籤 `legit` 和 `fraud`，以及實體類型 `sample_customer`。如需如何建立這些資源的資訊，請參閱[資源](create-resources.md)。

**注意**  
您必須先建立變數、實體類型和標籤，再將它們新增至事件類型。

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

fraudDetector.put_event_type (
name = 'sample_registration',
eventVariables = ['ip_address', 'email_address'],
labels = ['legit', 'fraud'],
entityTypes = ['sample_customer'])
```