考虑一个已知且一致大小的数据包流，即每个包有N个字节。 是否有现有工具可以自动检测（或估计）存在的各种数据类型及其在数据包中的排列？ 我的目标是通过以下方式将数据流转换为少量时间序列数据信号

1. 推断流中数据的排列和类型，以及
2. 将每个变量提取到它自己的信号数组中。

例如，数据包可能包括：

[double double int32 single int8 int8 int8 int8]

但我只知道数据包长 28 个字节。让我们假设流中的唯一可能的数据类型有：double，single，int32，int16，或uint8。（我并不特别在意，如果我能间的歧义char，int8或uint8）。我们还假设一切都存储在字节（没有单位标志或任何东西）。

一些想法

到目前为止，我所尝试的基本上是彻底尝试每种可能的数据类型组合和排列，然后应用一些启发式方法来消除可能性。例如，我将每组 8 个字节转换为双精度值，一次移动 1 个字节，然后计算结果信号的方差。如果信号的方差 >1e100，那么我们可以肯定地说我们错误地识别了类型。这种方法遇到的问题是：

1. 启发式是硬编码的，不依赖于数据
2. 该算法很容易对事物进行错误分类，例如，它不一定能区分 anint32和一对int16。

我也知道这两个相关的问题：如何分析二进制文件？和工具来帮助对二进制文件格式进行逆向工程，但这些答案似乎只提供了手动工具，要求用户然后玩弄数据并对其配置进行一些猜测。所以，我的问题对这项工作的自动方法或工具特别感兴趣。

这似乎与这个问题和它的答案，但是这些方法中提到，似乎有针对推断通信协议的更一般的任务，而不必（？）的数据包的有效载荷的数据类型，所以我不知道如何这些程序适合我所描述的任务。