Con el desarrollo de la tecnología de vehículos aéreos no tripulados (VANT), las operaciones colaborativas multimáquina se han convertido en el modelo central para aumentar la efectividad de las misiones. Sin embargo, los grupos de VANT a gran escala enfrentan desafíos como amenazas de seguridad dinámicas, dificultades en la fusión de datos heterogéneos y retrasos en la toma de decisiones debido a limitaciones de recursos. Las arquitecturas inteligentes tradicionales de una sola máquina tienen limitaciones al abordar nuevas amenazas, como capacidades de respuesta en tiempo real insuficientes. Para abordar estos problemas, este documento presenta una arquitectura de seguridad colaborativa en capas LLM (LLM-LCSA) para la seguridad colaborativa multimáquina. Esta arquitectura optimiza la eficiencia de fusión espaciotemporal de datos asíncronos de múltiples fuentes a través de un despliegue colaborativo en la nube, el borde y el extremo, combinando un LLM ligero en el extremo, un LLM medio en el borde y un LLM de base en la nube. Además, se introduce un algoritmo inteligente de Mezcla de Expertos (MoEs) que activa dinámicamente los modelos de expertos más relevantes aprovechando una matriz de asociación de expertos en amenazas, aumentando así la precisión en la identificación de amenazas complejas y la adaptabilidad dinámica. Además, se construye un modelo de optimización multiobjetivo consciente de recursos para generar decisiones óptimas bajo restricciones de recursos. Los resultados de simulación indican que, en comparación con los métodos tradicionales, LLM-LCSA logra una mejora promedio del 7.92% en la precisión de detección de amenazas, reduce el tiempo total de respuesta del sistema en un 44.52% y permite la programación de recursos durante períodos de baja demanda. Esta arquitectura proporciona una solución eficiente, inteligente y escalable para la colaboración segura entre enjambres de VANT. La investigación futura debería explorar aún más su potencial de aplicación en la integración de redes 6G y entornos de enjambres a gran escala.