La demanda de vehículos eléctricos (VEs) está creciendo rápidamente. Esto requiere un ecosistema que satisfaga las necesidades del usuario mientras se preserva la seguridad. Los ricos datos obtenidos de las estaciones de vehículos eléctricos son alimentados por el ecosistema del Internet de las cosas (IoT). Esto se logra a través del uso de sistemas de gestión de estaciones de carga de vehículos eléctricos (EVCSMSs). Sin embargo, los riesgos asociados con los ciberataques a los sistemas de IoT también están aumentando al mismo ritmo. Para ayudar a encontrar tráfico malicioso, los sistemas de detección de intrusiones (IDSs) juegan un papel vital en los sistemas de TI tradicionales. Este documento propone un algoritmo clasificador para detectar tráfico malicioso en el entorno de IoT utilizando aprendizaje automático. El sistema propuesto utiliza un conjunto de datos de IoT real derivado del tráfico de IoT real. Se evalúan múltiples algoritmos de clasificación. Se obtuvieron resultados en modelos de tráfico binario y multiclase. El uso del algoritmo propuesto en el motor de IDS basado en IoT que sirve a estaciones de carga de vehículos eléctricos aportará estabilidad y eliminará un número sustancial de ciberataques que pueden perturbar las actividades cotidianas.