Este artigo aborda a extração de características de trafego em bancos de dados de captura de pacotes, com o objetivo de rotular quais são os dispositivos dentro da rede que estão gerando um dado trafego. Após a extração, são utilizados algo ritmos de inteligência artificial e aprendizado de maquina para treinar modelos capazes de classificar estes dispositivos, baseado nas características extraídas. Assim que criados e verificadas suas eficácias iniciais, são testados ataques adversariais nestes modelos, de forma a verificar como sua acurácia  é alterada depois de ser atacado.