웹 에이전트 (Web agents)는 웹사이트와 상호작용함으로써 온라인 작업을 자율적으로 완료할 수 있지만, 개방된 웹 환경에 노출되어 있어 HTML 콘텐츠나 시각적 인터페이스에 포함된 프롬프트 인젝션 (Prompt injection) 공격에 취약합니다. 기존의 가드 모델 (Guard models)은 여전히 보지 못한 도메인 및 공격 패턴에 대한 제한된 일반화 성능, 양성 콘텐츠에 대한 높은 오탐률 (False positive rates), 각 단계에서 추가되는 지연 시간 (Latency)으로 인한 배포 효율성 저하, 그리고 시간이 지남에 따라 진화하거나 가드 자체를 직접 겨냥하는 적대적 공격 (Adversarial attacks)에 대한 취약성 문제를 겪고 있습니다. 이러한 한계를 해결하기 위해, 우리는 안전하고 효율적인 웹 에이전트를 위한 실용적인 가드 모델인 WARD (Web Agent Robust Defense against Prompt Injection)를 제안합니다. WARD는 719개의 트래픽이 높은 URL 및 플랫폼에서 수집된 약 177K개의 샘플로 구성된 대규모 데이터셋인 WARD-Base와, 가드 모델을 겨냥한 프롬프트 인젝션 공격을 위해 설계된 전용 데이터셋인 WARD-PIG를 기반으로 구축되었습니다. 나아가 우리는 메모리 기반의 공격자 및 가드 공동 진화 (Co-evolution) 프로세스를 통해 WARD를 반복적으로 강화하는 적응형 적대적 공격 훈련 프레임워크인 A3T를 소개합니다. 광범한 실험을 통해 WARD는 분포 외 (Out-of-distribution) 벤치마크에서 거의 완벽한 재현율 (Recall)을 달성하고, 에이전트의 유용성을 보존하기 위해 낮은 오탐률을 유지하며, 상당한 분포 변화 (Distribution shifts) 하에서도 가드 타겟팅 및 적응형 공격에 대해 강건함을 유지하고, 추가적인 지연 시간 없이 에이전트와 병렬로 효율적으로 실행됨을 보여줍니다.