El creciente interés en la detección y comunicación integradas (ISAC) ha acelerado el desarrollo de vehículos aéreos no tripulados (UAV) y drones para la transmisión segura de datos. En este estudio, se investiga la optimización de la trayectoria del UAV y la asignación de ancho de banda dentro del marco ISAC, con un enfoque en la comunicación encubierta bajo restricciones de energía. Proponemos un nuevo algoritmo de aprendizaje por refuerzo profundo (DRL), Soft Actor-Critic para Comunicación Encubierta y Carga (SAC-CC), para abordar este problema. El algoritmo SAC-CC maximiza el CCTR al asignar dinámicamente el ancho de banda para las tareas de detección y comunicación mientras ajusta la trayectoria del UAV para gestionar el consumo de energía. Este enfoque asegura un seguimiento preciso del UAV adversario para mantener una comunicación encubierta efectiva. Los resultados experimentales muestran que SAC-CC supera significativamente a los algoritmos DRL existentes en CCTR y mejora la resistencia del UAV. Además, se valida su robustez bajo diferentes trayectorias adversarias, requisitos de comunicación encubierta y condiciones de carga. Además, la altitud de vuelo del UAV, junto con el número y el patrón de distribución de los UAV adversarios, afectan directamente el rendimiento de la comunicación encubierta. Finalmente, el estudio enfatiza las compensaciones entre la asignación de ancho de banda, la precisión de detección y el equilibrio entre la densidad espectral de potencia y la capacidad de energía del UAV, proporcionando información clave para la configuración práctica de los parámetros de ancho de banda y energía en sistemas ISAC asistidos por UAV.