Amazon Fraud Detector n'est plus ouvert aux nouveaux clients depuis le 7 novembre 2025. Pour des fonctionnalités similaires à celles d'Amazon Fraud Detector SageMaker, explorez Amazon AutoGluon, et AWS WAF.

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Stockez les données des événements par importation par lots

Grâce à la fonction d'importation par lots, vous pouvez télécharger rapidement et facilement de grands ensembles de données d'événements historiques dans Amazon Fraud Detector à l'aide de la console, de l'API ou du SDK AWS. Pour utiliser l'importation par lots, créez un fichier d'entrée au format CSV contenant toutes les données de votre événement, chargez le fichier CSV dans un compartiment Amazon S3 et lancez une tâche d'importation. Amazon Fraud Detector valide d'abord les données en fonction du type d'événement, puis importe automatiquement l'ensemble de données. Une fois les données importées, elles sont prêtes à être utilisées pour entraîner de nouveaux modèles ou pour réentraîner des modèles existants.

Fichiers d'entrée et de sortie

Le fichier CSV d'entrée doit contenir des en-têtes correspondant aux variables définies dans le type d'événement associé, ainsi que quatre variables obligatoires. Pour plus d’informations, consultez Préparer les données d'événements pour le stockage. La taille maximale du fichier de données d'entrée est de 20 gigaoctets (Go), soit environ 50 millions d'événements. Le nombre d'événements varie en fonction de la taille de votre événement. Si la tâche d'importation a réussi, le fichier de sortie est vide. Si l'importation échoue, le fichier de sortie contient les journaux d'erreurs.

Création d'un fichier CSV

Amazon Fraud Detector importe les données uniquement à partir de fichiers au format CSV (valeurs séparées par des virgules). La première ligne de votre fichier CSV doit contenir des en-têtes de colonne qui correspondent exactement aux variables définies dans le type d'événement associé, ainsi que quatre variables obligatoires : EVENT_ID, EVENT_TIMESTAMP, ENTITY_ID et ENTITY_TYPE. Vous pouvez également inclure EVENT_LABEL et LABEL_TIMESTAMP (LABEL_TIMESTAMP est obligatoire si EVENT_LABEL est inclus).

Définissez les variables obligatoires

Les variables obligatoires sont considérées comme des métadonnées d'événements et doivent être spécifiées en majuscules. Les métadonnées des événements sont automatiquement incluses pour l'entraînement des modèles. Le tableau suivant répertorie les variables obligatoires, la description de chaque variable et le format requis pour la variable.

Charger un fichier CSV sur Amazon S3 pour l'importation par lots

Après avoir créé un fichier CSV contenant vos données, chargez-le dans votre compartiment Amazon Simple Storage Service (Amazon S3).

Importation par lots de données d'événements dans la console Amazon Fraud Detector

Vous pouvez facilement importer un grand nombre de vos ensembles de données d'événements dans la console Amazon Fraud Detector, à l'aide de l'CreateBatchImportJobAPI ou du SDK AWS. Avant de poursuivre, assurez-vous d'avoir suivi les instructions pour préparer votre jeu de données sous forme de fichier CSV. Assurez-vous que vous avez également chargé le fichier CSV dans un compartiment Amazon S3.

Utilisation de la console Amazon Fraud Detector

Surveillez la progression de la validation de l'ensemble de données et de la tâche d'importation

Si vous utilisez la console Amazon Fraud Detector pour effectuer une tâche d'importation par lots, Amazon Fraud Detector valide par défaut votre ensemble de données avant l'importation. Vous pouvez suivre la progression et l'état des tâches de validation et d'importation sur la page d'importation de nouveaux événements de la console Amazon Fraud Detector. Une bannière en haut de la page fournit une brève description des résultats de validation et de l'état de la tâche d'importation. En fonction des résultats de validation et de l'état de votre tâche d'importation, vous devrez peut-être prendre des mesures pour garantir la réussite de la validation et de l'importation de votre jeu de données.

Le tableau suivant détaille les actions que vous devez effectuer en fonction du résultat des opérations de validation et d'importation.

Rapport de validation des données intelligentes

La validation des données intelligentes crée un rapport de validation une fois la validation terminée. Le rapport de validation fournit des informations détaillées sur tous les problèmes identifiés par le SDV dans votre ensemble de données, ainsi que des suggestions d'actions pour résoudre les problèmes les plus importants. Vous pouvez utiliser le rapport de validation pour déterminer quels sont les problèmes, où ils se situent dans l'ensemble de données, leur gravité et comment les résoudre. Le rapport de validation est créé même lorsque la validation est terminée avec succès. Dans ce cas, vous pouvez consulter le rapport pour voir si des problèmes sont répertoriés et, le cas échéant, décider si vous souhaitez les résoudre.

Accès au rapport de validation

Vous pouvez accéder au rapport de validation à tout moment une fois la validation terminée en utilisant l'une des options suivantes :

Utilisation du rapport de validation

La page du rapport de validation de votre tâche d'importation fournit les détails de cette tâche d'importation, une liste des erreurs critiques, le cas échéant, une liste d'avertissements concernant des événements spécifiques (lignes) dans votre jeu de données, et un bref résumé de votre ensemble de données qui inclut des informations telles que les valeurs non valides et les valeurs manquantes pour chaque variable.

Importation par lots de données d'événements à l'aide du SDK AWS pour Python (Boto3)

L'exemple suivant montre un exemple de demande d'CreateBatchImportJobAPI. Une tâche d'importation par lots doit inclure un JobID, un InputPath, un OutputPath, un événement et un iam. TypeName RoleArn Le JobID ne peut pas contenir le même ID qu'une tâche précédente, sauf si la tâche existe dans l'état CREATE_FAILED. Les champs InputPath et OutputPath doivent être des chemins S3 valides. Vous pouvez choisir de ne pas spécifier le nom du fichier dans OutputPath, mais vous devrez tout de même fournir un emplacement de compartiment S3 valide. L'événement TypeName et l'objectif RoleArn doivent exister. Le rôle IAM doit accorder des autorisations de lecture pour entrer dans le compartiment Amazon S3 et des autorisations d'écriture pour sortir le compartiment Amazon S3.

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

fraudDetector.create_batch_import_job (
jobId = 'sample_batch_import',
inputPath = 's3://bucket_name/input_file_name.csv',
outputPath = 's3://bucket_name/',
eventTypeName = 'sample_registration',
iamRoleArn: 'arn:aws:iam::************:role/service-role/AmazonFraudDetector-DataAccessRole-*************'
)                     
                

Annuler la tâche d'importation par lots

Vous pouvez annuler une tâche d'importation par lots en cours à tout moment dans la console Amazon Fraud Detector, à l'aide de l'CancelBatchImportJobAPI ou du SDK AWS.

Annulation d'une tâche d'importation par lots à l'aide du kit de développement logiciel AWS pour Python (Boto3)

L'exemple suivant montre un exemple de demande pour l'CancelBatchImportJobAPI. La tâche d'importation annulée doit inclure l'ID de tâche d'une tâche d'importation par lots en cours.

import boto3
fraudDetector = boto3.client('frauddetector')
fraudDetector.cancel_batch_import_job (
    jobId = 'sample_batch'
)