JP2013513895A - 適応型コンテンツ・インスペクション - Google Patents

Abstract

適応型コンテンツ・インスペクションを含む方法及び装置が提供される。一実施形態では、コンテンツ・インスペクション・プロセッサは、入力データに関して情報を識別するとともに、その情報をホストコントローラに提供してもよい。ホストコントローラは、検索条件または他のパラメータを適応させるとともに、適応させたパラメータをコンテンツ・インスペクション・プロセッサに提供してもよい。他の実施形態は、リザルトデータがコンテンツ・インスペクション・プロセッサにフィードバックされるように、統合型フィードバックを有するコンテンツ・インスペクション・プロセッサを含んでもよい。リザルトデータは、コンテンツ・インスペクション・プロセッサに提供される前に処理されてもよい。
【選択図】図２

Description

本発明の態様は、一般に、コンテンツ・インスペクション（検査、認識、特定）・プロセッサに関し、より詳細には、そのようなプロセッサのプログラミング及び動作に関する。

コンピューティングの分野では、コンテンツ・インスペクション・タスクが益々難しくなっている。例えば、パターン認識、コンテンツ・インスペクション・タスクのサブセットは、より大きなデータ量及びユーザが識別したいパターンの数のために、実装することがより難しくなる場合がある。例えば、スパムまたはマルウェアは、例えば、特定のフレーズまたはコードの一部等のデータストリーム内のパターン等のコンテンツを検索することによって頻繁に検出される。新しいパターンが新しい変種を検索するために実装され得るので、パターンの数はスパム及びマルウェアの多様性によって増加する。データストリームでこれらの各パターンを検索することは、コンピューティングにおけるボトルネックを形成し得る。多くの場合、データストリームが受信されると、各パターンが１度に１つずつ検索される。システムがデータストリームの次の部分を検索できるようになるまでの遅延は、パターンの数によって増加する。従って、コンテンツ・インスペクションは、データの受信を遅くする場合がある。

更に、多くのパターン認識、検索、または他のコンテンツ・インスペクション・タスクでは、コンテンツ・インスペクション・プロセスは、固定のまたは定義された検索条件セットを用いて（例えば、に応じて、に対して、に関して等）実行される。コンテンツ・インスペクション・プロセスを実行するデバイスは、入力データ及び／またはリザルトデータにおける変化に合わせた調整をしない。

図１は、本発明の実施形態に従う、コンテンツ・インスペクション・プロセッサを有する装置の実施形態のブロック図である。 図２は、本発明の実施形態に従う、ホストコントローラ及びコンテンツ・インスペクション・プロセッサの動作を説明するためのブロック図である。 図３は、本発明の実施形態に従う、コンテンツ・インスペクション・プロセッサの動的適応プロセスのフローチャート図である。 図４は、本発明の実施形態に従って、適応可能プログラミングを有するコンテンツ・インスペクション・プロセッサを示す図である。 図５は、本発明の実施形態に従って、コンテンツ・インスペクション・プロセッサの適応可能プログラミングの第２のレベルを示す図である。 図６は、本発明の実施形態に従う、統合フィードバックを有するコンテンツ・インスペクション・プロセッサを示す図である。 図７は、本発明の他の実施形態に従う、リザルト・プロセシングを含む統合フィードバックを有するコンテンツ・インスペクション・プロセッサを示す図である。 図８は、本発明の実施形態に従う、統合フィードバックを含むコンテンツ・インスペクション・プロセッサの動的適応プロセスを示す図である。

図１は、参照符号１０によって一般に示される、デバイスまたはシステム等の電子装置の実施形態を示すブロック図である。装置１０は、例えば、コンピュータ、ページャ、携帯電話機、電子手帳、携帯オーディオプレーヤー、ネットワークデバイス（例えば、ルータ、ファイアウォール、スイッチ、または、それらの任意の組み合わせ）、制御回路、カメラ等の様々な種類のうちの任意のものであってよい。装置１０は、装置１０内の機能及び要求の処理を制御するために、マイクロプロセッサ等の装置プロセッサ１２を含んでもよい。更に、プロセッサ１２は、装置の制御を共有する複数のプロセッサを含んでもよい。プロセッサ１２は、汎用プロセッサ、または、装置１０の機能及び要求のための専用に設計されたプロセッサであってもよい。

装置１０は、更に、コンテンツ・インスペクション・プロセッサ１４を含んでもよい。コンテンツ・インスペクション・プロセッサ１４は、検索条件を用いてデータを検査するために構成された１つまたは複数のプロセッサであってもよい。例えば、コンテンツ・インスペクション・プロセッサ１４は、コンテンツ・インスペクション・プロセッサ１４に提供されたデータセットまたはデータストリーム内のパターンと一致する検索条件を用いることが可能であってもよい。コンテンツ・インスペクション・プロセッサ１４は、１つまたは複数のバスを介してコンテンツ・インスペクション・プロセッサ１４と通信するホストコントローラ１６等のプロセシング・ロジックに結合されるか、またはプロセシング・ロジックによって制御されてもよい。ホストコントローラ１６は、動作中にコンテンツ・インスペクション・プロセッサ１４によって用いられる検索条件または任意の他のパラメータによって、コンテンツ・インスペクション・プロセッサ１４をプログラムしてもよい。コンテンツ・インスペクション・プロセッサ１４は、装置１０の一次または二次機能を提供してもよい。一実施形態では、コンテンツ・インスペクション・プロセッサ１４は、米国特許出願第１２／３５０，１３２号に記載されているようなパターン認識プロセッサであってもよい。

装置１０は通常、電源１８を含む。例えば、装置１０がポータブル・システムである場合、電源１８は、恒久的なバッテリー、交換可能なバッテリー、及び／または、充電式バッテリーを好都合に含んでもよい。電源１８はまた、例えば、装置１０が壁付きコンセントに接続され得るように、ＡＣアダプタを含んでもよい。電源１８はまた、例えば、装置１０が自動車のタバコ用ライターに接続され得るように、ＤＣアダプタを含んでもよい。

様々な他のデバイスは、装置１０が実行する機能に応じて、プロセッサ１２に結合されてもよい。例えば、入力デバイス２０は、プロセッサ１２に結合されてもよい。入力デバイス２０は、例えば、ボタン、スイッチ、キーボード、ライトペン、スタイラス、マウス、及び／または、音声認識システム等を含んでもよい。ディスプレイ２２はまた、プロセッサ１２に結合されてもよい。ディスプレイ２２は、例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、ブラウン管（ＣＲＴ）、発光ダイオード（ＬＥＤ）、及び／または、任意の他の好適なディスプレイを含んでもよい。

そのうえ更に、無線周波（ＲＦ）サブシステム／ベースバンド・プロセッサ２４はまた、プロセッサ１２に結合されてもよい。ＲＦサブシステム／ベースバンド・プロセッサ２４は、ＲＦ受信機及びＲＦ送信機（図示せず）に結合されるアンテナを含んでもよい。通信ポート２６はまた、プロセッサ１２に結合されてもよい。通信ポート２６は、例えば、モデム、プリンタ、コンピュータ等の１つまたは複数の周辺機器に結合されるように、または、ローカルエリアネットワーク、リモートエリアネットワーク、イントラネット、またはインターネット等のネットワークに結合されるように適応させてもよい。

一般に、メモリは、様々なプログラムの実行を記憶するとともに容易にするために、プロセッサ１２に結合される。例えば、プロセッサ１２は、メモリコントローラ３２を介してシステムメモリ３０に結合されてもよい。システムメモリ３０は、ダイナミック・ランダム・アクセス・メモリ（ＤＲＡＭ）、及び／または、スタティック・ランダム・アクセス・メモリ（ＳＲＡＭ）等の揮発性メモリを含んでもよい。システムメモリ３０はまた、揮発性メモリと合わせて用いるために、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、様々なアーキテクチャ（例えば、ＮＡＮＤメモリ、ＮＯＲメモリ等）のフラッシュメモリ等の不揮発性メモリを含んでもよい。加えて、装置１０は、磁気記憶装置等のハードドライブ３４を含んでもよい。

図２は、本発明の実施形態に従うホストコントローラ１６及びコンテンツ・インスペクション・プロセッサ１４の動作を示す図である。図２に示すように、ホストコントローラ１６は、プログラムバス３６及び入力バス３８を介して、コンテンツ・インスペクション・プロセッサ１４と通信してもよい。入力バス３８は、コンテンツ・インスペクション・プロセッサ１４によって検査される入力データを転送する。いくつかの実施形態では、入力データは、固定データセット（「静的データ」と呼ばれる）またはストリーミングデータ（「動的データ」と呼ばれる）として転送されてもよい。入力データは、装置１０に結合されるデータベース、センサー、ネットワーク等の任意のソースから受信されてもよい。例えば、入力データは、通信ポート２６を介して装置１０と通信する他のデバイスまたはシステムから受信されてもよい。

プログラムバス３６は、ホストコントローラ１６からコンテンツ・インスペクション・プロセッサ１４にプログラミングデータを転送する。このプログラムデータは、インスペクション・プロセス中に用いられる動作パラメータによって、コンテンツ・インスペクション・プロセッサ１４をプログラムするために使用される。例えば、一実施形態では、プログラミングデータは、入力バス３８を介して受信される入力データと一致する、コンテンツ・インスペクション・プロセッサ１４によって用いられる検索条件（例えば、パターンまたは他の注目条件）を含んでもよい。検索条件は、任意の長さ及び複雑さの１つまたは複数のパターンを含んでもよい。

コンテンツ・インスペクション・プロセッサ１４の出力は、リザルトバス４０を介して転送されてもよい。リザルトバス４０は、コンテンツ・インスペクション・プロセッサ１４による入力データの処理のリザルトデータ（例えば、検索結果）をホストコントローラ１６に提供してもよい。例えば、いくつかの実施形態では、リザルトバス４０を介して提供されるリザルトデータは、一致を示してもよく、「一致しない」ことを示してもよく、また、一致した特定の検索条件、及び／または、一致した入力データ内の位置を含んでもよい。いくつかの実施形態では、コンテンツ・インスペクション・プロセッサ１４は、リザルトバス４０を介して出力を転送することによって任意の特定のリザルトデータをホストコントローラ１６に知らせてもよい。

いくつかの実施形態では、入力バス３８、プログラムバス３６、及びリザルトバス４０は、物理的に別々なバスであってもよく、または、入力バス３８、プログラムバス３６、及びリザルトバス４０の任意の組み合わせが、単一のバスインターフェース上に物理的に実装されてもよい。例えば、このような実施形態では、単一のバスインターフェースは、コンテンツ・インスペクション・プロセッサ１４に提供されるかまたはコンテンツ・インスペクション・プロセッサ１４から受信される異なる種類のデータを転送するために、任意の好適な技術を介して、多重化されてもよく、または制御されてもよい。

図３は、本発明の実施形態に従う、コンテンツ・インスペクション・プロセッサ１４のための動的適応プロセス４４を示す図である。最初に、ブロック４６に示すように、コンテンツ・インスペクション・プロセッサ１４は、入力バス３８等を介して、入力データ（例えば、データセットまたはデータストリーム）を受信してもよい。コンテンツ・インスペクション・プロセッサ１４は、コンテンツ・インスペクション・プロセッサ１４に提供される入力データに関して情報を識別してもよい（ブロック４８）。このような情報は、データの識別特性、データのフォーマット、データのプロトコル、及び／または、任意の他の種類の識別情報を含んでもよい。入力データに関して情報を識別した後、その情報は、収集されてもよく、分析されてもよく、コンテンツ・インスペクション・プロセッサの検索条件及び／または他の動作パラメータに適応するように用いられてもよい（ブロック５０）。例えば、ホストコントローラ１６または他のプロセシング・ロジックは、入力データの識別特性に基づいて、検索条件を収集してもよく、分析してもよく、及び／または、適応させてもよい。コンテンツ・インスペクション・プロセッサ１４は、その後、適応させた検索条件によってプログラムされてもよい（ブロック５２）。最後に、コンテンツ・インスペクション・プロセッサ１４は、適応させた検索条件を用いて入力データを検査してもよい（ブロック５４）。以下に記載するように、このプロセス４４は、追加識別情報が検索条件の更なる適応を可能にするために入力データで検出され得るように、反復性であってもよい（矢印５６によって示す）。

図４〜図６は、コンテンツ・インスペクション・プロセッサの実行時に入力データに適応する機能を与える、コンテンツ・インスペクション・プロセッサの動的適応プログラミングのための異なる技術を示す図である。コンテンツ・インスペクション・プロセッサの実施形態は、図４〜図６において以下に記載される技術のうちの任意の１つまたは組み合わせを含んでもよい。

図４は、本発明の実施形態に従って、適応型プログラミング（例えば、検索条件）を有するコンテンツ・インスペクション・プロセッサ１４を示す図である。図４に示すように、コンテンツ・インスペクション・プロセッサ１４は、識別情報に基づいて入力データに関して検索条件を動的に適応させる機能を含んでもよい。

例えば、図４は、コンテンツ・インスペクション・プロセッサ１４が多数の可能な種類の入力データ６０（例えば、データセットまたはデータストリーム）を受信し得る実施形態を示す図である。各種類の入力データ６０は、（図４において、アイデンティティ１，２，３等と示された）異なる識別情報を有してもよい。例えば、入力データ６０Ａはアイデンティティ１を有してもよく、入力データ６０Ｂはアイデンティティ２を有してもよく、入力データ６０Ｃはアイデンティティ３を有してもよい等である。一実施形態では、例えば、コンテンツ・インスペクション・プロセッサ１４は、自然言語翻訳を実行してもよい。着信入力データ６０は、コンテンツ・インスペクション・プロセッサによる翻訳のための任意の可能な自然言語を含んでもよい。このような実施形態では、アイデンティティ１がフランス語であり、アイデンティティ２がスペイン語であり、アイデンティティ３が英語であり、アイデンティティ４がロシア語であり、アイデンティティ５がポーランド語であり、アイデンティティ６が標準中国語（北京語）であり、アイデンティティ７が日本語である等のように、アイデンティティは異なる自然言語であってもよい。

コンテンツ・インスペクション・プロセッサ１４は、検索条件を用いて入力データの所定の特性を一致させること等によって、入力データに関して情報を識別するための検索条件をプログラムされてもよい。更に、コンテンツ・インスペクション・プロセッサ１４は、コンテンツ・インスペクション・プロセッサ１４の機能（例えば、自然言語翻訳、ネットワークファイアウォール等）に基づいて検索条件によってプログラムされてもよい。従って、自然言語翻訳を提供する実施形態では、コンテンツ・インスペクション・プロセッサ１４は、着信入力データ６０の自然言語を識別するためにプログラムされてもよい。このような実施形態では、コンテンツ・インスペクション・プロセッサ１４は、各種類の入力データ６０（例えば、可能な各自然言語等）のための全検索条件を記憶するのに十分なメモリを有していなくてもよい。入力データ６０が識別された後、アイデンティティは、リザルトバス４０を介してホストコントローラ１６に提供されてもよい。ホストコントローラ１６は、その後、入力データ６０のアイデンティティに基づいて検索条件を適応させて、その具体的に識別された種類の入力データに適応させた検索条件によってコンテンツ・インスペクション・プロセッサ１４をプログラムしてもよい。例えば、入力データが英語と識別される場合、検索条件は、注目パターンに英語で一致するように適応されてもよい。

更に、任意の次元数の適応性が、コンテンツ・インスペクション・プロセッサ１４によって提供されてもよい。例えば、図５は、入力データのアイデンティティに基づく更なる次元の適応性を示す図である。入力データに関して情報を識別した後（入力データ６０Ａを「アイデンティティ１」と識別する等）、コンテンツ・インスペクション・プロセッサ１４は、入力データ６０Ａに関して更なる情報（例えば、サブアイデンティティ）を識別するために、適応させた検索条件によってプログラムされてもよい。図５に示すように、入力データ６０Ａは、例えば、「サブアイデンティティ１」、「サブアイデンティティ２」、「サブアイデンティティ３」等の更に識別可能情報６２を有してもよい。例えば、特定の自然言語を識別する（例えば、入力データ６０Ａを「英語」と識別する等の）実施形態では、言語を識別した後、コンテンツ・インスペクション・プロセッサ１４は、その後、識別された言語の地域の方言、アクセント、または他のサブアイデンティティを識別してもよい。一度、コンテンツ・インスペクション・プロセッサ１４がこのサブアイデンティティを識別すると、このサブアイデンティティは、リザルトバス４０を介してホストコントローラ１４に提供されてもよい。ホストコントローラ１６は、その後、検索条件を更に適応させることができ、かつ、その更に適応させた検索条件によって、コンテンツ・インスペクション・プロセッサ１４をプログラムすることができる。このプロセスは、入力データのサブアイデンティティの任意の所期の次元で繰り返してもよい。好都合なことに、上記の検索条件の連続的な適応は、コンテンツ・インスペクション・プロセッサが高いレベルの精度のインスペクション・プロセスを達成することを可能にする。

他の実施形態では、入力データの識別は、ネットワークのセキュリティを強化するために使用されてもよい。例えば、コンテンツ・インスペクション・プロセッサ１４は、攻撃ウィルス、ワーム、または他のマルウェアのシグネチャに近接して共通に発見されたコードフラグメントに対応する入力データ内のコードフラグメントを識別してもよい。このようなコードフラグメントが識別された後、ホストコントローラ１６は、このようなコードフラグメントに関連付けられていることが知られている攻撃シグネチャと一致するように検索条件を適応させてもよい。これらの適応させた検索条件は、コンテンツ・インスペクション・プロセッサ１４が、それらのコードフラグメントに関連付けられたそれぞれの攻撃シグネチャを検索することをより良く可能にし、インスペクション・プロセスの精度を上げることができるように、コンテンツ・インスペクション・プロセッサ１４に提供されてもよい。

他の実施形態では、入力データ内で検索された識別情報は、例えば、ハイパーテキスト転送プロトコル（ＨＴＴＰ）、ファイル転送プロトコル（ＦＴＰ）、ＤＮＳリクエスト等のネットワークプロトコルであってもよい。プロトコルを識別し、かつ、このアイデンティティをホストコントローラ１６に提供することによって、ホストコントローラ１６は、それに応じて、特定のプロトコルに検索条件を適応させてもよく、コンテンツ・インスペクション・プロセッサをプログラムしてもよい。他の実施形態では、検索された識別情報（例えば、アイデンティティ）は、入力データの識別情報が符号化または復号化プロセスを調整するためにエンコーダまたはデコーダにフィードバックされる、入力データの符号化／復号化情報であってもよい。例えば、ビデオまたは他のメディアエンコーダは、コンテンツ・インスペクション・プロセッサ１４を用いて、符号化プロセスの出力を検査してもよく、また、エンコーダが符号化プロセスを動的に適応させることを可能にするために、エンコーダにフィードバックを提供してもよい。更に他の実施形態では、識別情報は、任意のデジタル的に符号化された情報であってもよい。

他の実施形態では、コンテンツ・インスペクション・プロセッサ１４は、入力データに基づいてコンテンツ・インスペクション・プロセッサ１４に動的適応性を提供するためにフィードバック機構を含んでもよい。図６は、本発明の実施形態に従う、統合型フィードバックを有するコンテンツ・インスペクション・プロセッサ１４を示す図である。図６に示すように、コンテンツ・インスペクション・プロセッサ１４からのリザルトデータは、フィードバックループ６６を作りながら、リザルトバス４０を介してプログラムバス３６に転送されてもよい。このフィードバックループ６６は、コンテンツ・インスペクション・プロセッサ１４が、インスペクション・プロセスの結果に基づいて（例えば、コンテンツ・インスペクション・プロセッサ１４にプログラムされた検索条件と一致するかまたは一致しない入力データに基づいて）、入力データに動的に適応することができるようにしてもよい。

他の実施形態では、フィードバックループは、追加のポスト・リザルト・プロセシング（結果後処理、ｐｏｓｔ−ｒｅｓｕｌｔｓ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）を含んでもよい。図７は、本発明の他の実施形態に従う、リザルト・プロセシング（結果処理、ｒｅｓｕｌｔｓ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）を含む統合型フィードバックを有するコンテンツ・インスペクション・プロセッサ１４を示す図である。図７に示すように、コンテンツ・インスペクション・プロセッサ１４からのリザルトバス４０は、リザルト・プロセシング・ロジック６８に結合されてもよい。コンテンツ・インスペクション・プロセッサ１４からのリザルトデータ出力は、プログラムバス３６に提供される前に、リザルト・プロセシング・ロジック６８によって処理されてもよい。リザルト・プロセシング・ロジック６８は、例えば、結果についての検査、ローカルストレージから新しい検索条件を取得するためのルックアップ動作等を実行するための追加のコンテンツ・インスペクション・プロセッサ等、任意の好適なハードウェア及び／またはソフトウェアロジックを含んでもよい。

図８は、本発明の実施形態に従う、統合型フィードバックを含むコンテンツ・インスペクション・プロセッサの動的適応プロセス７０を示す図である。最初に、コンテンツ・インスペクション・プロセッサ１４は、入力バス３８を介して受信されたデータセットまたはデータストリーム等の入力データを受信する（ブロック７２）。入力データは、コンテンツ・インスペクション・プロセッサ１４にプログラムされた検索条件を用いて検査されてもよい（ブロック７４）。いくつかの実施形態では、上で説明したように、この検索条件が、入力データに関して情報を識別するために用いられてもよい。いくつかの実施形態では、インスペクション・プロセスのリザルトデータは、リザルト・プロセシング・ロジック６８に提供されてもよい（ブロック７６）。リザルトデータは、リザルト・プロセシング・ロジック６８によって処理されてもよい（ブロック７８）。処理されたリザルトデータは、プログラムバス３６等を介して、コンテンツ・インスペクション・プロセッサ１４にフィードバックされてもよい（ブロック８０）。矢印８２によって示すように、プロセス７０は、コンテンツ・インスペクション・プロセッサ１４に連続的なフィードバックを提供し続けてもよい。他の実施形態では、上でも説明したように、リザルトデータは、リザルトデータをプログラムバス３６に与えること等によって、処理することなく（矢印８４によって示すように）コンテンツ・インスペクション・プロセッサ１４に直接提供されてもよい。

Claims (28)

1. コンテンツ・インスペクション・プロセッサと、
   前記コンテンツ・インスペクション・プロセッサに結合されるプロセシング・ロジックと、
   前記コンテンツ・インスペクション・プロセッサからの出力を前記プロセシング・ロジックに提供するバスと、
   を含む装置であって、
   前記コンテンツ・インスペクション・プロセッサが前記出力に基づいてプログラムされる、
   ことを特徴とする装置。
2. 前記バスは、前記コンテンツ・インスペクション・プロセッサ及び前記プロセシング・ロジックに結合されるとともに前記出力を転送するように構成されるリザルトバスを含む、ことを特徴とする請求項１に記載の装置。
3. 前記プロセシング・ロジック及び前記コンテンツ・インスペクション・プロセッサに結合され、コンテンツ・インスペクション・プロセッサに入力データを提供するよう構成される入力バスを更に含む、ことを特徴とする請求項１に記載の装置。
4. 前記プロセシング・ロジックから前記コンテンツ・インスペクション・プロセッサにプログラムデータを転送するように構成されるプログラムバスを更に含む、ことを特徴とする請求項１に記載の装置。
5. 前記コンテンツ・インスペクション・プロセッサは、前記入力データに関して情報を識別するように構成される、ことを特徴とする請求項３に記載の装置。
6. 前記情報は、自然言語、データフォーマット、プロトコル、またはコードフラグメントに対応する、ことを特徴とする請求項５に記載の装置。
7. 前記出力は、前記入力データに関して識別された前記情報を含む、ことを特徴とする請求項５に記載の装置。
8. 前記プロセシング・ロジックは、前記入力データに関して識別された前記情報に基づいて、コンテンツ・インスペクション・プロセッサをプログラムする、ことを特徴とする請求項５に記載の装置。
9. 前記入力データに関して識別された前記情報は第１の情報を含み、前記コンテンツ・インスペクション・プロセッサは、前記情報の識別後に前記入力データに関して第２の情報を識別するように更に構成される、ことを特徴とする請求項８に記載の装置。
10. 前記プロセシング・ロジックは、前記出力に基づく検索条件によって前記コンテンツ・インスペクション・プロセッサをプログラムする、ことを特徴とする請求項１に記載の装置。
11. コンテンツ・インスペクション・プロセッサと、
    前記コンテンツ・インスペクション・プロセッサに結合されるリザルトバスと、
    前記コンテンツ・インスペクション・プロセッサに結合されるプログラムバスと、
    を含む装置であって、
    前記リザルトバスが前記コンテンツ・インスペクション・プロセッサにリザルトデータを提供するために結合される、
    ことを特徴とする装置。
12. 前記リザルトバスに結合され、かつ、前記リザルトデータを前記コンテンツ・インスペクション・プロセッサに提供する前にリザルトデータを処理するように構成されるリザルト・プロセシング・ロジックを更に含む、ことを特徴とする請求項１１に記載の装置。
13. 前記リザルト・プロセシング・ロジックは、第２のコンテンツ・インスペクション・プロセッサを含む、ことを特徴とする請求項１２に記載の装置。
14. 前記コンテンツ・インスペクション・プロセッサに結合される入力バスを更に含む、ことを特徴とする請求項１１に記載の装置。
15. 前記リザルトバス、前記プログラムバス、及び、前記入力バスは、単一のバスインターフェースを含む、ことを特徴とする請求項１４に記載の装置。
16. 前記リザルトバスは第１のバスインターフェースを含み、前記プログラムバスは第２のバスインターフェースを含み、前記入力バスは第３のバスインターフェースを含む、ことを特徴とする請求項１４に記載の装置。
17. コンテンツ・インスペクション・プロセッサに提供された入力データに関して検索条件を用いて情報を識別することと、
    前記識別された情報に基づいて前記検索条件を適応させることと、
    を含む方法。
18. 検索条件を適応させることは、前記コンテンツ・インスペクション・プロセッサに結合されるプロセシング・ロジックから、適応させた検索条件を受信することを含む、ことを特徴とする請求項１７に記載の方法。
19. 前記入力データに関して情報を識別することは、自然言語、データフォーマット、データプロトコル、または、コードフラグメントのうちの１つを識別することを含む、ことを特徴とする請求項１７に記載の方法。
20. 前記適応させた検索条件を用いて前記入力データに関して追加情報を識別することを更に含む、ことを特徴とする請求項１７に記載の方法。
21. 前記適応させた検索条件を、前記追加情報を用いて更に適応させることを更に含む、ことを特徴とする請求項２０に記載の方法。
22. 入力データを検査することと、
    前記コンテンツ・インスペクション・プロセッサからリザルトデータを出力することと、
    前記リザルトデータをフィードバックとして前記コンテンツ・インスペクション・プロセッサに提供することと、
    を含む方法。
23. 前記リザルトデータをフィードバックとして提供する前に処理することを更に含む、ことを特徴とする請求項２２に記載の方法。
24. 前記リザルトデータを処理することは、第２のコンテンツ・インスペクション・プロセッサを用いて前記リザルトデータを検査することを含む、ことを特徴とする請求項２３に記載の方法。
25. 前記入力データを検査することは、検索条件を用いて前記入力データを検査することを含み、前記リザルトデータを処理することは、新しい検索条件を取得することを含む、ことを特徴とする請求項２３に記載の方法。
26. 前記入力データを検査することは、前記入力データに関して情報を識別することを含む、ことを特徴とする請求項２２に記載の方法。
27. 検査中に動作パラメータを用いるコンテンツ・インスペクション・プロセッサを用いて入力データを検査することと、
    前記動作パラメータを適応させることと、
    前記適応されたパラメータを用いる前記コンテンツ・インスペクション・プロセッサを用いて前記入力データを検査することと、
    を含む方法。
28. 前記入力データは、データセットまたはデータストリームを含む、ことを特徴とする請求項２７に記載の方法。

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