El Aprendizaje Federado Híbrido y Dividido (HSFL, por sus siglas en inglés) en las redes de UAV habilitadas para 6G enfrenta desafíos persistentes en la protección de datos, la gestión de la confianza en los dispositivos y los incentivos de participación a largo plazo. Para abordar estos problemas, este estudio introduce S-HSFL, un marco mejorado en seguridad que incorpora mecanismos de aprendizaje federado verificables en HSFL e integra autenticación basada en firmas digitales a lo largo del proceso de selección de dispositivos. Este diseño previene efectivamente la manipulación del modelo y los ataques de falsificación, logrando una tasa de éxito en la defensa superior al 99%. Para fortalecer aún más el entrenamiento colaborativo, desarrollamos una estrategia de selección de dispositivos MAB-GT que integra la exploración de bandido multi-brazo con modelos de decisión teóricos de juegos en múltiples etapas, abarcando juegos no cooperativos, de coalición y repetidos, para alentar a nodos de UAV de alta calidad a proporcionar datos confiables y computación sostenida. Los experimentos en el conjunto de datos del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (MNIST) bajo condiciones tanto Independientes como Idénticamente Distribuidas (IID) como no IID demuestran que S-HSFL mantiene aproximadamente un 97% de precisión incluso en presencia de un 30% de UAV adversarios. La estrategia MAB-GT mejora significativamente el comportamiento de convergencia y el rendimiento final del modelo, mientras que incurre solo en un aumento del 10-30% en la sobrecarga de comunicación. El marco propuesto S-HSFL establece una base segura, confiable y eficiente para la inteligencia distribuida en las redes de UAV de próxima generación 6G.