不要点击那个：教导 Web 智能体抵御欺骗性界面

基于视觉语言模型（VLM）的 Web 智能体虽展现出卓越的自主图形用户界面交互能力，但仍易受欺骗性界面元素的影响。现有方法要么仅检测欺骗而未整合任务，要么仅记录攻击而未提出防御措施。本文形式化了具备欺骗感知能力的 Web 智能体防御机制，并提出 DUDE 框架。该框架结合混合奖励学习与非对称惩罚及经验总结，将失败模式提炼为可迁移的指导策略。此外，我们引入了包含 1407 个场景的 RUC 基准测试。实验表明，DUDE 在保持任务性能的同时，将欺骗易感性降低了 53.8%，为鲁棒的 Web 智能体部署奠定了坚实基础。