Dans ce travail, nous avons évalué les performances d'un algorithme de classification adaptative et en ligne (SAKM auto-adaptatif Kernel Machine) pour la reconnaissance automatique et en ligne d'attaques sur des communications Wi-Fi (protocole 802.11n). Les résultats présentés ici font partie d'un projet plus vaste portant sur la surveillance du système sans fil. Les ondes radio sont faciles à écouter. En raison de l'évolution rapide des attaques disponibles, l'utilisation de l'algorithme d'apprentissage ne peut pas couvrir toutes les configurations. Le clustering en ligne construit des modèles évolutifs sans connaissance des différents cas à différencier. Il est donc bien adapté à ce type de problématique. Basé sur les méthodes de noyau SVM, l'algorithme SAKM utilise une procédure d'apprentissage adaptatif rapide pour prendre en compte les variations dans le temps.