该论文针对虚拟现实和增强现实（VR/AR）中的身份认证问题，提出了一种名为“Sign in the Air to Unlock”的空中签名认证接口。传统的密码、PIN或基于硬件的登录方式会打破沉浸感且依赖外部设备，而现有的3D行为认证方法（如手势、眼动追踪、脑电图）往往需要专用传感器或限制自然运动。为此，作者设计了基于点-体素交叉注意力网络（PV-Net）的认证方案，该网络能够从3D轨迹中联合建模局部运动动态和全局空间结构。用户只需在空中自然签名即可完成认证，该行为具有熟悉性、个性化和可重复性。模型在公开的DeepAirSig数据集（40用户，1800个签名）和作者自建的在Meta Quest 2沉浸式VR环境下采集的ImmAirsig数据集（22用户，880个样本）上进行评估。在DeepAirSig上达到了2.5%的等错误率（EER），在ImmAirsig上实现了76%的分类准确率。实验结果表明，3D行为认证接口在沉浸式环境中能兼顾安全性与自然交互，为VR/AR免密认证提供了新的可行路径。