Los vehículos aéreos no tripulados (VANT), comúnmente conocidos como drones, han encontrado amplias aplicaciones en diversos sectores, como la agricultura, la entrega, la vigilancia y el ámbito militar. En tiempos recientes, el enjambre de drones ha surgido como un nuevo campo de investigación, que implica múltiples drones trabajando en colaboración hacia un objetivo compartido. Esta innovación tiene un inmenso potencial para transformar la manera en que realizamos tareas, incluidas las operaciones militares, el monitoreo ambiental y las misiones de búsqueda y rescate. Sin embargo, la aparición de enjambres de drones también trae nuevos desafíos de seguridad, ya que pueden ser susceptibles a hackeos e intrusiones. Para abordar estas preocupaciones, proponemos utilizar un sistema de detección de intrusiones (IDS) basado en autómatas probabilísticos temporales (TPA) para modelar el comportamiento normal de los enjambres de drones e identificar cualquier desviación que pueda indicar una intrusión. Este sistema IDS es particularmente eficiente y adaptable para detectar diferentes tipos de ataques en el enjambre de drones. Su capacidad para adaptarse a patrones de ataque en evolución e identificar ataques de día cero lo convierte en una herramienta invaluable para proteger los enjambres de drones de ataques maliciosos.