近年，自動車のIoT化が進む一方で，車載ネットワークに用いられるCANの脆弱性を利用したなりすまし攻撃等の事例が複数報告されており，その対策が急務である．本研究ではAutoEncoderを用いた，CANネットワークにおける異常検知手法の検討と評価を行った．事前に正常な車速データの時系列的な特徴をAutoEncoderに学習させる．走行時に，流れてくる一定間隔分の車速データを入力し，得られた出力と入力の差分を算出する，なりすまし攻撃である車速データが含まれる等の異常時には入出力差分が大きくなることから，しきい値を設けることで異常検知が可能である．この手法について検証実験を行った結果を報告する．