다변량 시계열 이상 탐지(Multivariate Time Series Anomaly Detection, MTSAD)는 복잡한 시스템 결함을 식별하기 위해 시간적 동역학(temporal dynamics)과 센서 간 의존성(inter-sensor dependencies)을 모두 모델링하는 데 의존합니다. 그래프 기반 탐지기는 센서 토폴로지를 명시적으로 모델링하지만, 제한된 타겟 도메인 데이터로 작업별 네트워크를 처음부터 학습시키기 때문에 허위 상관관계(spurious correlations)에 취약하며 전이 가능한 사전 지식(transferable priors)을 재사용할 수 없습니다. 반면, 사전에 훈련된 그래프 파운데이션 모델(Graph Foundation Models, GFMs)은 전이 가능한 토폴로지 사전 지식과 이상 판별 능력(anomaly discriminability)을 제공하지만, 이를 MTSAD에 직접 적용하는 것은 모달 간 특징-토폴로지 불일치(cross-modal feature-topology mismatch), 신뢰할 수 없는 가짜 이상 감독(pseudo-anomaly supervision), 그리고 노드-대-윈도우 집계 과정 중 발생하는 결정 왜곡 때문에 방해를 받습니다. 이러한 격차를 해소하기 위해, 우리는 사전에 훈련된 GFM을 MTSAD에 활용하는 새로운 적응 프레임워크인 Gfm4Mtsad를 제안합니다. 본 연구에서는 연속 시계열과 사전 훈련된 GFM 공간을 연결하는 구조 및 정보 계약 정렬(Structure-and-Information Contract Alignment, SICA) 모듈을 도입했습니다. 이 모듈은 주 공분산 부분 공간 토큰 투영(principal subspace token projection), 정상 사전을 안내하는 그래프 구성(normal-prior-guided graph construction), 그리고 잔차 복구(residual recovery)를 조화시켜 허위 엣지(spurious edges)는 억제하면서도 미세한 시간적 세부 정보를 유지합니다. 또한, 비지도 학습을 유도하기 위해 메커니즘 정렬 가짜 이상 선별 전략(Mechanism-Aligned Pseudo-Anomaly Screening strategy, MAPS)을 제안합니다. 이는 경험적 잔차(empirical residuals)를 보존하면서 국소적인 의존성 단절을 적용하고, 목표 감독을 위해 정상 경계 근처의 난이도 높은 음성(hard negatives)을 선택합니다. 마지막으로, 노드-대-윈도우 집계 왜곡을 제거하기 위해 테일 게이트 증거 보정 메커니즘(Tail-Gated Evidence Calibration mechanism, TGEC)을 개발했습니다. 이는 다중 그라눌러 그래프 응답(multi-granular graph responses)을 정상 작동 참조와 비교하여 보정하며, 양성 점수 순위(benign score rankings)를 엄격하게 유지하는 동시에 꼬리 분포(tail distribution) 내의 극단적인 이상 후보들을 선택적으로 정제하여 신뢰할 수 있는 윈도우 탐지 및 해석 가능한 센서 증거를 제공합니다. 두 개의 GFM 백본을 사용한 광범위한 평가 결과, Gfm4Mtsad가 기존 기준선(baselines)보다 우수한 탐지 성능을 달성함을 입증했습니다.