Mind2Web-Injection：面向网页 Agent 视觉提示注入护栏的证据对齐评测

研究者提出 Mind2Web-Injection 基准，用于评估网页 Agent 护栏中的视觉提示注入检测，包含 9,954 组指令与截图配对、指令相关标签、像素级证据框和匹配的图像侧反事实样本。在六个 VLM 上，平均精度几乎相同的两个模型在证据对齐检测（EAD，即既检出攻击又正确定位证据的比例）上相差九倍。为检验判定是否依赖被引为证据的指令，研究者把指令替换为认可该指令的版本，最强的开源定位模型 Qwen3-VL-32B 仅在 58.7% 的情况下返回对齐，而 GPT-5.6-luna 为 99.9%。作者还提出两种免训练干预：ReadGate 在不改变判定的前提下改善定位，CmdCompare 检验显式指令与命令比较能否解决指令侧不一致，并主张分别报告判定正确性、证据定位和反事实响应。该工作被 ECCV 2026 BEAM2 研讨会接收为口头报告。