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A Internet das Coisas (do inglês, Internet of Things IoT) compreende dispositivos sem fio com recursos computacionais limitados. Ela é alvo de ataques que exploram vulnerabilidades como a transferência de dados sem criptografia. A detecção convencional de vulnerabilidades ocorre a partir de bases de dados que listam as vulnerabilidades mais comuns (do inglês, common vulnerabilities and exposures – CVEs). Porém, essas bases são limitadas a vulnerabilidades conhecidas, o que na maioria das vezes não é o caso para o contexto da IoT. Este trabalho propõe MANDRAKE, um método para detecção de Vulnerabilidades através da análise do tráfego de Rede IoT e técnicas de aprendizado de máquina. A avaliação de desempenho foi conduzida em um cenário de casa inteligente com duas bases de dados, uma gerada experimentalmente e outra disponibilizada na literatura. Os resultados apontaram até 99% de precisão na detecção de vulnerabilidades na criptografia do tráfego.