為了使LiRA的對抗性生成器能夠針對特定狀態生成更有針對性的干擾，可以採用條件生成模型的設計。具體來說，可以將對抗性生成器的輸入設計為當前狀態的特徵，這樣生成的干擾將根據當前狀態的特徵進行調整。這可以通過使用條件正規化流（Conditional Normalizing Flows, CNF）來實現，該模型能夠根據給定的狀態生成相應的干擾。
此外，對抗性生成器的訓練過程中，可以引入一個狀態敏感的損失函數，該函數不僅考慮生成的干擾對模型預測性能的影響，還考慮到特定狀態下的魯棒性需求。這樣的設計可以使生成器在訓練過程中學習到如何針對特定狀態生成最有效的干擾，從而提高模型在面對特定挑戰時的魯棒性。