要將CIAI的檢測能力擴展到更多類型的對抗性攻擊和無意圖噪音，可以考慮以下幾個策略：
多樣化的訓練數據集：擴展訓練數據集，包含各種不同類型的對抗性攻擊（如CW攻擊、DeepFool等）和無意圖噪音（如模糊、壓縮等），以提高CIAI對未見攻擊的泛化能力。這樣可以使模型在面對新型攻擊時，仍能保持較高的檢測準確率。
增強學習技術：利用增強學習方法，讓CIAI在模擬環境中學習如何識別各種對抗性攻擊和噪音。透過不斷的試錯，模型可以學會更有效的檢測策略。
多任務學習：設計一個多任務學習框架，讓CIAI同時學習檢測多種對抗性攻擊和無意圖噪音。這樣可以促進模型在不同任務之間的知識共享，進一步提高檢測性能。
自適應檢測機制：開發自適應檢測機制，根據輸入數據的特徵動態調整檢測策略。這樣可以使CIAI在面對不同類型的攻擊時，能夠靈活應對。