A feladat célja annak vizsgálata, hogy a vezeték nélküli jelek fizikai jellemzői hogyan használhatók fel eszközök vagy felhasználók azonosítására 6G környezetben. A hagyományos hitelesítési megoldásokkal szemben a Physical Layer Authentication (PLA) a rádiós csatorna és a vett jel sajátosságaira épít, így olyan plusz védelmi réteget ad, amelyet támadó oldalról nehéz hamisítani. A félév során a hallgató megismeri a PLA alapelveit, a legfontosabb jellemzőket, valamint azt, hogyan lehet ezeket egyszerű modellben vagy szimulációban elemezni. A feladat fókusza nem egy teljes ipari rendszer megépítése, hanem egy kutatási szemléletű laboratóriumi vizsgálat, amely összeveti a különböző PLA-módszerek hatékonyságát. A munka során külön figyelmet kell fordítani arra, hogy a megoldás illeszkedjen a 6G környezetre jellemző nagy sűrűségű, dinamikus és alacsony késleltetésű hálózatokhoz. A projekt végén a hallgatónak értékelnie kell, hogy a vizsgált módszer milyen körülmények között megbízható, és milyen korlátokkal rendelkezik.

A laboratóriumi feladat célja egy vagy több PLA-eljárás működésének modellezése, összehasonlítása és kiértékelése. A hallgató vizsgálja meg, hogy a Channel Impulse Response (CIR), a Received Signal Strength (RSS), az RF fingerprinting, a fázis- és időérkezési jellemzők, illetve a többantennás rendszerek hogyan használhatók hitelesítésre. A projektnek tartalmaznia kell legalább egy olyan fejlesztési elemet, amely javítja az azonosítás pontosságát vagy robusztusságát. A feladat során célszerű megjeleníteni, hogy a környezeti zaj, a mozgás, a csatornaváltozás vagy a támadó utánzási kísérlete hogyan befolyásolja az eredményeket. A munka fontos része az is, hogy a hallgató tudatosan értelmezze a biztonsági és mérnöki kompromisszumokat. A feladat végrehajtása során hangsúlyt kell kapnia az önálló elemzésnek, az eredmények vizualizálásának és a szakmai következtetések levonásának.

A lehetséges kutatási és fejlesztési feladatok a következők:
CIR-alapú hitelesítési modell készítése, majd a csatornaváltozások hatásának elemzése.
RSS-alapú eszközazonosítás vizsgálata különböző távolságok és környezeti zajok mellett.
RF fingerprinting egyszerű osztályozóval, például klasszikus gépi tanulási módszerrel.
Fázis- vagy időérkezési eltérések felhasználása legitim és hamisító eszközök megkülönböztetésére.
Többantennás vagy egyszerű MIMO-alapú hitelesítési szcenárió modellezése.
A fenti módszerek összehasonlítása pontosság, érzékenység és számítási igény szerint.