多くの研究が自動話者認証（Automatic Speaker Verification: ASV）システムの強化を目的とした対策技術の開発に取り組んできました。その目的は、これらのシステムを偽装攻撃に対してより堅牢にするためです。最新のASVspoof 2019対策チャレンジの結果からも明らかなように、現在導入されているASVモデルは、未知の攻撃に対する適切な汎化能力に欠けています。提案された手法をさらに調査した結果、分類器、特徴抽出段階、およびモデル損失関数から構成される提案システムの広範な三層構造が、ある程度この問題を軽減する可能性があることが示唆されました。本研究では、汎化問題に対処するために効率的な注意ブランチネットワーク（Efficient Attention Branch Network: EABN）モジュールアーキテクチャと複合損失関数を提案します。