Wissensbasierte Authentifizierung ist für aufgabenorientierte gesprochene Dialogsysteme von entscheidender Bedeutung, die personalisierte und datenschutzorientierte Dienstleistungen anbieten. Solche Systeme sollten in der Lage sein, neue und wiederkehrende Benutzer basierend auf ihren persönlichen Informationen wie Postleitzahl, Name und Geburtsdatum zu registrieren (E), zu verifizieren (V) und zu identifizieren (I). In dieser Arbeit formalisieren wir die drei Authentifizierungsaufgaben sowie ihre Bewertungsprotokolle und stellen EVI vor, einen anspruchsvollen gesprochenen mehrsprachigen Datensatz mit 5.506 Dialogen in Englisch, Polnisch und Französisch. Unsere vorgeschlagenen Modelle legen erstmals wettbewerbsfähige Benchmarks fest, untersuchen die Herausforderungen der mehrsprachigen natürlichsprachlichen Verarbeitung von gesprochenem Dialog und weisen Richtlinien für zukünftige Forschung auf.