Los drones se utilizan ampliamente en una serie de campos clave y están teniendo un impacto profundo en todos los ámbitos de la vida. Encontrar la manera de mejorar la seguridad de los drones a través de la detección de fallos es clave para garantizar la ejecución fluida de las tareas. En la actualidad, la mayoría de la investigación se centra en la detección de fallos a nivel de componente, ya que no es posible localizar fallos rápidamente a partir del estado global del sistema de un UAV. Además, la mayoría de los métodos son métodos de detección fuera de línea, que no pueden lograr un monitoreo en tiempo real de los fallos de los UAV. Para remediar esto, este documento propone un método de detección de fallos basado en una base de datos de modos de fallo y verificación en tiempo de ejecución. En primer lugar, se analiza una gran cantidad de información histórica sobre fallos para generar un resumen de los modos de fallo, incluidos los modos de fallo a nivel de sistema. Las propiedades clave de seguridad de los UAV durante la operación se estudian además en términos de modos de fallo a nivel de sistema. A continuación, se diseña un algoritmo de generación de monitores y un marco de instrumentación de código para monitorear si se viola un cierto atributo de seguridad durante la operación de un UAV en tiempo real. Los resultados experimentales muestran que el método de detección de fallos propuesto en este documento puede detectar situaciones anormales de manera oportuna y precisa.