本文介绍了 BEACON（Behavioral Engine for Authentication & Continuous Monitoring），一个大规模多模态数据集，旨在支持高保真游戏环境下的行为生物特征认证研究。背景方面，现有连续认证基准受限于小规模、单模态或缺乏同步环境上下文，难以反映真实认知与运动需求。为解决此问题，作者从战术射击游戏《Valorant》中采集数据，该游戏要求高精度运动技能和高认知负荷，为行为生物特征的鲁棒性提供了严格测试。数据集包含从 28 名玩家的 79 场游戏中收集的约 430 GB 同步模态数据（磁盘总大小 461 GB，含辅助配置），估计活跃游戏时长 102.51 小时。模态包括：高频鼠标动态（移动、点击、轨迹）、键盘事件（按键时序与组合）、网络数据包捕获（流量模式与延迟）、屏幕录像（视觉上下文）、硬件元数据（帧率、输入设备）及游戏内配置（灵敏度、键位设置）。所有模态在时间上精确同步。BEACON 可用于连续身份验证、行为画像、用户漂移检测及多模态表示学习等研究。作者在 Hugging Face 和 GitHub 上公开了数据集与代码，旨在建立可复现的基准以评估下一代行为指纹与安全模型。适合安全研究人员、行为生物特征学者、游戏数据科学家阅读。

该论文针对键盘声学侧信道攻击（ASCA）中存在的数据集规模小、用户/键盘/环境多样性不足等问题，提出了一个全新的多维度数据集HEAR，涵盖53名参与者使用37种笔记本电脑键盘的录音，包括三种采集场景：外接麦克风、设备内置麦克风（无网络噪声）以及基于VoIP的流式传输。基于HEAR，论文建立了ASCA基准测试，评估了传统特征和预训练表征（包括单模态和多模态）。为解决跨键盘泛化问题，作者提出了DECKER框架，通过键盘签名归一化、域对抗解耦、跨键盘对比对齐和声学风格随机化四个阶段学习域不变嵌入，并利用基于LLM的后处理层进行句子级推理以增强识别。实验表明，DECKER在跨键盘和跨用户场景下显著提升了击键识别准确率，语言模型校正进一步带来增益。研究结果证实ASCA在多样化用户、设备和噪声环境中仍具有实际威胁。