La ciberseguridad en los vehículos modernos ha recibido una atención creciente por parte de la comunidad investigadora en los últimos años. Los Sistemas de Detección de Intrusiones (IDS) son una de las técnicas utilizadas para detectar y mitigar riesgos de ciberseguridad. Este artículo propone una implementación novedosa de un IDS para redes de seguridad en vehículos basada en el concepto de histogramas multiescala, que capturan las frecuencias de los identificadores de mensajes en las redes de vehículos CAN-bus. En comparación con los enfoques existentes en la literatura basados en un solo histograma, el enfoque propuesto amplía el contexto informativo utilizado por el IDS para el análisis del tráfico al considerar secuencias de dos y tres mensajes de CAN-bus para crear diccionarios multiescala. Los histogramas se crean a partir de ventanas de tráfico de la red de vehículos. Se crea un modelo preliminar de histograma multiescala utilizando solo tráfico legítimo. Contra este modelo, el IDS realiza un análisis de tráfico para crear un espacio de características basado en la correlación de los histogramas. Luego, el espacio de características creado se introduce en una Red Neuronal Convolucional (CNN) para la identificación de las ventanas de tráfico donde está presente el ataque. El enfoque propuesto ha sido evaluado en dos conjuntos de datos públicos diferentes, logrando un rendimiento muy competitivo en comparación con la literatura.