TSTA方法的核心目的是提高對多模態大型語言模型（MLLMs）的攻擊可轉移性，但其原理和技術也可以用於保護MLLM免受惡意用戶的攻擊。以下是幾個可能的擴展方向：
防禦機制的設計：可以基於TSTA的原理設計防禦機制，通過識別和過濾掉潛在的排版攻擊，從而提高模型的安全性。例如，通過檢測輸入圖像中的異常排版特徵來識別攻擊。
增強模型的鲁棒性：在訓練過程中引入TSTA生成的對抗樣本，這樣可以使模型在面對排版攻擊時變得更加鲁棒，從而減少攻擊的成功率。
多樣化的輸入處理：通過引入多樣化的輸入處理策略，模型可以更好地適應不同的排版樣式，從而降低對特定排版攻擊的敏感性。
持續監控和更新：建立持續監控系統，定期更新模型以應對新出現的攻擊策略，這樣可以保持模型的安全性和鲁棒性。
用戶教育和意識提升：提高用戶對排版攻擊的認識，並提供相應的防範措施，這樣可以減少惡意用戶的攻擊成功率。