自動運転および高度運転支援システムに代表される自動車IoT技術の普及に伴い，外部ネットワークとの通信を介した様々な手段による攻撃を柔軟かつ高速に検知・遮断する，車載ネットワーク向け不正侵入検出技術の確立が急務となっている．本研究では，リカレントニューラルネットワーク（RNN）を活用した車載ネットワーク向け不正侵入検出技術について述べる．RNNが有する時系列特徴の学習機能を用いることで，車載ネットワークにおいて想定されうる（1）不正ID送出によるフレーム転送妨害，（2）速度表示器の数値改変，といった様々な攻撃パターンを柔軟に検出可能であることを示す．