Las brechas en el ciberespacio debido a los ataques ciberfísicos pueden dañar el espacio físico, y cualquier tipo de vehículo es un objetivo atractivo para los delincuentes por una variedad de razones. Especialmente, a medida que los automóviles se vuelven cada vez más interconectados dentro del Sistema de Transporte Inteligente Cooperativo (C-ITS) y su nivel de automatización aumenta, el riesgo de ciberataques se incrementa junto con la superficie de ataque, lo que inevitablemente hace que el riesgo de complacencia e inacción sea considerable. Junto con otras medidas defensivas, los sistemas de detección de intrusiones (IDS, por sus siglas en inglés) ya forman parte de manera inextricable de los automóviles modernos, encargados de detectar intrusiones en el sistema mientras está en funcionamiento. Este trabajo se centra en los IDS en vehículos con el objetivo de ofrecer una encuesta comprensiva de encuestas sobre este tema. En primer lugar, recopilamos y analizamos todas las clasificaciones de IDS en vehículos existentes y las fusionamos en una más simple y general que puede ser utilizada como base para clasificar cualquier trabajo en esta área. En segundo lugar, recopilamos y elaboramos sobre los conjuntos de datos disponibles hasta ahora que posiblemente se puedan utilizar para entrenar y evaluar un IDS en vehículos. En tercer lugar, investigamos simuladores no comerciales que pueden ser utilizados para crear un conjunto de datos o evaluar un IDS. La última contribución se refiere a una exposición detallada de las tendencias y desafíos futuros en esta área. Hasta donde sabemos, este trabajo proporciona la primera encuesta integral sobre IDS en vehículos, y por lo tanto se espera que sirva como una base y punto de referencia para múltiples partes interesadas en diferentes niveles.