論文の概要: Tabular Foundation Models are Strong Graph Anomaly Detectors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.17301v1
• Date: Sat, 24 Jan 2026 04:19:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-27 15:23:07.508632
• Title: Tabular Foundation Models are Strong Graph Anomaly Detectors
• Title（参考訳）: タブラルファウンデーションモデルは強いグラフ異常検出器である
• Authors: Yunhui Liu, Tieke He, Yongchao Liu, Can Yi, Hong Jin, Chuntao Hong,
• Abstract要約: グラフ異常検出(GAD)は、多数派から逸脱する異常ノードを特定することを目的としている。 既存のGADメソッドは、"データセット毎の1つのモデル"パラダイムに従っている。 これにより、"オール・フォー・オール"なGADソリューションを可能にする基盤モデルが求められます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.257503243010436
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph anomaly detection (GAD), which aims to identify abnormal nodes that deviate from the majority, has become increasingly important in high-stakes Web domains. However, existing GAD methods follow a "one model per dataset" paradigm, leading to high computational costs, substantial data demands, and poor generalization when transferred to new datasets. This calls for a foundation model that enables a "one-for-all" GAD solution capable of detecting anomalies across diverse graphs without retraining. Yet, achieving this is challenging due to the large structural and feature heterogeneity across domains. In this paper, we propose TFM4GAD, a simple yet effective framework that adapts tabular foundation models (TFMs) for graph anomaly detection. Our key insight is that the core challenges of foundation GAD, handling heterogeneous features, generalizing across domains, and operating with scarce labels, are the exact problems that modern TFMs are designed to solve via synthetic pre-training and powerful in-context learning. The primary challenge thus becomes structural: TFMs are agnostic to graph topology. TFM4GAD bridges this gap by "flattening" the graph, constructing an augmented feature table that enriches raw node features with Laplacian embeddings, local and global structural characteristics, and anomaly-sensitive neighborhood aggregations. This augmented table is processed by a TFM in a fully in-context regime. Extensive experiments on multiple datasets with various TFM backbones reveal that TFM4GAD surprisingly achieves significant performance gains over specialized GAD models trained from scratch. Our work offers a new perspective and a practical paradigm for leveraging TFMs as powerful, generalist graph anomaly detectors.
• Abstract（参考訳）: 多数派から逸脱する異常ノードを識別することを目的としたグラフ異常検出(GAD)は、ハイテイクなWebドメインにおいてますます重要になっている。 しかし、既存のGAD手法は「データセット毎の1つのモデル」パラダイムに従っており、計算コストが高く、データ要求が大きくなり、新しいデータセットに転送される際の一般化が不十分である。 これにより、"すべて"のGADソリューションで、さまざまなグラフの異常を再トレーニングせずに検出できる基盤モデルが求められます。 しかし、ドメイン間の大きな構造と特徴の不均一性のため、これを達成することは難しい。 本稿では,グラフ異常検出のための表層基礎モデル (TFM) を適応する簡易かつ効果的なフレームワークである TFM4GAD を提案する。 我々の重要な洞察は、GADの基礎となる課題、ヘテロジニアスな機能を扱うこと、ドメインをまたいで一般化すること、そして少ないラベルで操作すること、が、現代のTFMが合成事前学習と強力なインコンテキスト学習によって解決するように設計されている正確な問題であるということである。 TFMはグラフトポロジーに非依存である。 TFM4GADはグラフを「フラット化」することでこのギャップを埋め、ラプラシアン埋め込み、局所的および大域的構造特性、および異常に敏感な近傍集合で生ノードの特徴を豊かにする拡張された特徴テーブルを構築する。 この拡張テーブルは、完全にコンテキスト内でTFMによって処理される。 様々なTFMバックボーンを持つ複数のデータセットに対する大規模な実験により、TFM4GADは、スクラッチからトレーニングされた特殊なGADモデルよりも驚くほどパフォーマンスが向上することがわかった。 我々の研究は、TFMを強力な一般グラフ異常検出器として活用するための新しい視点と実践的パラダイムを提供する。

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