インターネットに接続する自動車が増加し，自動車内の車載ネットワークであるController Area Network (CAN)へのサイバー攻撃が懸念されている．これらの攻撃はCANの脆弱性に起因しており，CANに対するセキュリティ対策が急務になっている．また，CANのデータフォーマットには送信元を識別するIDや認証する仕組みがないため，攻撃者から送信された不正なメッセージを区別することができない．したがって，CANメッセージの送信元識別手法を確立することが必要となる．既存研究では，CANトランシーバの信号の遅延時間に着目し，送信元識別を行う手法が提案されている．この手法では，安価な計測デバイスを用いて遅延時間を観測し，送信元識別可能であることが確認されているが，各ノードの遅延時間の差が計測デバイスの時間分解能より低い場合，ノードを正しく分類できない．そこで，遅延時間の高時間分解能観測によりノードの識別精度を向上させることが期待できる．本発表では，Time-Digital Converter (TDC)を用いた遅延時間の高分解能観測に基づく送信元識別手法を提案する．提案手法では，送信元識別において重要な特徴量を明らかにするためにRelief-Fと呼ばれるアルゴリズムを用いて特徴選択を行う．FPGAおよびマイクロコンピュータにより計測デバイスを実装し，提案手法のノードの分類に関する評価を行った．評価結果から，従来手法では研究室内のCANのプロトタイプと実車でそれぞれ平均正解率は81.43%と76.75%であるのに対し，提案手法では99.67%と95.94%となり，提案手法の有効性を示すことができた．