Generando análisis personalizados usando Cato CLI para consultas API

El CLI de Cato proporciona métodos de sintaxis de línea de comandos sencillos para acceder a los puntos finales de la API de Cato GraphQL. Varios de los puntos finales de consulta pueden ofrecer informes analíticos personalizados más allá de los tableros e informes predefinidos en la Aplicación de Gestión de Cato (CMA). Estas consultas permiten a los administradores extraer datos de rendimiento y seguridad sin procesar, agilizando el proceso para analizar el consumo de ancho de banda de usuarios y aplicaciones, tráfico de Socket y jitter, y muchos otros puntos de datos. También admite la integración con herramientas analíticas, SIEM o de informes externas.

Al usar estas Consultas de Análisis Principal con el CLI de Cato, puede automatizar la recopilación de datos para monitoreo de redes, análisis de tendencias y casos de uso de cumplimiento. Cada consulta recupera tipos específicos de telemetría de la Nube Cato, como rendimiento del sitio, uso de aplicaciones o actividad de amenazas, brindando a los equipos NOC y SOC mayor flexibilidad en el análisis de métricas operativas.

Estos son algunos de los análisis personalizados para el CLI de Cato:

Para la lista completa de campos, filtros y opciones de agregación compatibles, consulte la documentación de Cato CLI en GitHub: Cato CLI - Operaciones de Consulta de Informe Personalizado

La consulta de Análisis de Riesgo proporciona visibilidad sobre aplicaciones con puntuaciones de riesgo elevadas, basadas en el uso en toda su organización. Esta consulta ayuda a los equipos SOC a identificar usuarios que acceden a aplicaciones de alto riesgo y evaluar la exposición a riesgos de TI en la sombra o de compartición de datos.

catocli query appStats '{
    "appStatsFilter": [
        {
            "fieldName": "risk_score",
            "operator": "gte",
            "values": ["7"]
        }
    ],
    "dimension": [
        {"fieldName": "application_name"},
        {"fieldName": "risk_score"},
        {"fieldName": "user_name"}
    ],
    "measure": [
        {"aggType": "sum", "fieldName": "traffic"},
        {"aggType": "sum", "fieldName": "flows_created"}
    ],
    "timeFrame": "last.P7D"
}'