币圈界报道：

AI赋能的VOLTA恶意软件正重构数字资产攻击模式

网络安全机构思科Talos披露了一种名为VOLTA的新型高级恶意软件，其核心特征在于将人工智能技术深度嵌入攻击链路。该程序专攻Windows平台，通过对已泄露用户数据进行智能筛选，主动定位具备高经济价值的加密资产持有者。

攻击策略从被动窃取转向主动画像构建

区别于传统数据抓取工具，VOLTA具备自主评估能力，可基于盗取信息生成详尽的受害者行为图谱。它不满足于获取通用凭证，而是聚焦于可转化为直接收益的目标资源，从而大幅降低攻击者后期人工甄别成本。

研究指出，其最致命威胁在于对加密钱包恢复助记词的定向提取，内置功能专门设计用于绕过常见安全机制。对于依赖本地存储钱包密钥或备份信息的用户而言，系统一旦感染即面临资产被彻底清空的风险。

该恶意软件会将采集的数据实时上传至云端AI模型，由其完成对目标金融资产组合的全面扫描，并依据潜在回报率排序，实现攻击资源的最优配置。

跨平台情报收集能力覆盖关键数字足迹

VOLTA的渗透范围远超单一应用。据思科研究员Ryan Fetterman报告，其可抓取浏览器保存的登录凭据、信用卡详情、身份验证令牌以及各类在线账户信息。

包括Telegram、Discord、Steam和Roblox在内的多个社交与游戏平台均在其监控列表之中。同时，该程序亦能访问Outlook邮箱、Slack团队协作环境及其他个人及企业级信息系统。

通过解析来自Amazon、PayPal、Walmart、DoorDash和Uber Eats等平台的订单记录与电子收据，攻击者可重建用户的地理位置、职业属性与消费偏好，为后续精准诈骗提供数据支撑。

分阶段调用多源AI模型实施智能决策

根据思科披露的技术路径，VOLTA通过OpenRouter接口将窃取数据投送至一系列主流AI模型。初始阶段使用Anthropic的Claude Opus 4.6进行初步分析；若未能达成目标，则依次切换至Moonshot AI的Kimi K2与Google Gemini 2.5 Flash模型。

系统在切换前会检测各模型响应状态，确保请求未被拒绝。这些模型的核心任务是综合判断受害者的资产价值、盈利潜力与防护强度，进而制定出最具成效的攻击序列。

Fetterman强调，该软件不仅具备大规模数据采集能力，更体现出高度智能化的筛选逻辑。其架构表明，攻击者不再满足于盲目窃取，而是借助AI预先锁定高价值目标。因此，任何在设备中存放钱包密钥、助记词或财务文件的用户，亟需强化终端防护措施以应对新型威胁。