随着智能家居设备的迅速普及，智能家居已经进入人们的家庭中，为人们提供更加便捷和舒适的生活。智能家居市场目前仍处于起步阶段，众多国内外厂商为了抢占市场份额，加速智能家居产品的开发周期，且只注重产品的功能性而轻视了产品的安全性。同时由于智能家居系统是基于物联网技术的，所以物联网的一些固有特性会给智能家居系统带来很多挑战，比如由于智能家居设备往往体积受限，导致设备无法执行完善的安全防护协议，只能部署轻量级安全协议，无法为用户提供完善的安全防护。智能家居产品中存在的安全隐患，会造成智能家居用户的隐私泄露，甚至威胁用户的人身财产安全。
针对家庭用户的隐私推演研究中，根据家庭用电数据分析用户使用家庭电器的类型是其中一个重要的方向，目前该方向的相关研究内容较少。而且目前相关技术的非侵入式电力负荷监测存在两方面的限制，一是为了提取多种功率特征，需要高频化的功率数据。高频化的功率数据加大了数据采集的难度，增大了数据存储的开销，且处理大量的数据增加了整个功率分析系统的计算开销和延迟。二是所使用的数据只能从供电公司处获得，在隐私保护越来越受到重视的大环境下，这种数据获取方式的难度越来越大。
该项目通过智能插座收集用户的用电数据，在接入智能家居用户的局域网的前提下可以基于UDP通信协议随时查询智能家居用户的用电数据，不需要额外部署智能电表，且不需通过供电公司获得用户用电数据，降低了获取用户用电数据的难度和成本，通过提取家用电器功耗的范围、功耗的占空比和功耗的持续时间特征，对用户的用电行为进行推演，生成电器行为事件数据集，并生成带标签的智能家居用户用电数据集，减少了为机器学习数据打标签的工作量，并利用机器学习来从用户用电数据中识别用户使用的家用电器的类型的方法使用了较少的功率特征，故不需要高频化的用电数据，降低了数据的收集难度、数据的存储开销和数据的计算开销，并可以达到实时推断使用的电器类型的效果。其鲁棒性高，简单易实现。