隨著科學技術的進步，現在我們處在各式各樣大量串流資訊的時代，隨著時間過去，資料不斷的被產生，像是:金融市場交易數據、空氣品質的監測資訊、人們購買物品的紀錄、世界各國的新聞等等。因此，如何處理和取得數據流下的隱藏資訊成為人們汲於探索的課題。在這之中，串流資料的概念漂移偵測被視為一個值得深入研究的方向。在時間推移著的同時，數據流所乘載的資訊將發生不可預測的變化，人們建立的舊模型準確度下降，導致舊模型不再實用，我們將這個問題稱為“概念漂移”。在這篇論文中，我們提出了一種新穎的概念漂移檢測方法，通過使用無監督式關鍵特徵分布檢定的方法解決實際面向的概念漂移檢測問題我們對合成數據集和實際數據集都進行了評估。從實驗的結果表明，我們提出的方法比現有方法更加有效。