現有的提示注入攻擊防禦方法在某種程度上可以應用於其他類型的人工智能系統，如視覺或語音模型，但需要進行相應的調整和擴展：
防禦策略的通用性：許多防禦策略，如數據清洗、異常檢測和模型監控，對於不同類型的AI系統都是適用的。這些策略可以幫助識別和過濾不安全的輸入，無論是文本、圖像還是語音。
特定領域的調整：對於視覺模型，可能需要針對圖像的特徵進行特定的防禦措施，例如使用對抗性訓練來增強模型對於圖像篡改的抵抗力。對於語音模型，則需要考慮語音信號的特性，設計針對語音篡改的檢測方法。
跨模態學習：可以探索跨模態學習的可能性，將文本、圖像和語音模型的防禦技術進行整合，形成一個更全面的防禦框架。這樣可以提高整體系統的安全性，因為不同模態之間的攻擊可能會相互影響。
持續監控和更新：無論是文本、視覺還是語音模型，持續的監控和更新都是必要的。隨著攻擊技術的演變，防禦方法也需要不斷調整和改進，以應對新出現的威脅。