币圈界报道：

AI赋能新型恶意软件精准打击加密资产

网络安全机构思科Talos披露了一种名为VOLTA的高级威胁程序，其核心特征在于采用人工智能技术对已泄露的用户信息进行深度筛选，以识别具备高经济价值的潜在目标。

智能画像构建：从数据采集到价值评估

与传统恶意软件仅批量提取凭证不同，VOLTA具备生成个性化受害者画像的能力。它会系统性分析被盗信息，重点识别可转化为直接经济收益的数字资产，显著降低攻击者在海量数据中人工甄别目标的负担。

研究指出，该程序特别关注加密钱包中的恢复助记词，并集成专门设计的功能以突破主流钱包的安全机制，对依赖本地存储钱包密钥的用户形成直接威胁。

VOLTA将收集的数据交由外部AI模型处理，用于全面评估受害者的金融资产组合，并据此制定具有高回报潜力的攻击优先级清单。

跨平台数据渗透：覆盖个人与企业信息

该恶意软件不仅针对加密资产，还具备广泛的敏感信息采集能力。其监控范围涵盖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数据。

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中。同时，它能访问Outlook邮箱、Slack工作空间及其他系统内存储的个人及企业资料。

通过对亚马逊、PayPal、沃尔玛、DoorDash和优步等平台的订单确认单与收据进行解析，攻击者可获取用户的居住地、职业背景及消费模式，从而构建完整的社会工程学画像。

分层调用AI模型实现动态决策

根据思科Talos报告，VOLTA通过OpenRouter接口将窃取数据投递给多个大型语言模型。初始阶段使用Anthropic的Claude Opus 4.6进行初步分析；若未达预期，则依次启用Moonshot AI的Kimi K2和Google Gemini 2.5 Flash模型。

系统会在每次请求后检测响应状态，确保模型调用的有效性。这些AI组件的核心任务是评估目标的资产价值、盈利潜力及整体安全防御水平，实现攻击路径的智能化优化。

研究人员强调，这种多层次的数据整合与智能判断机制表明，攻击者不再满足于被动窃取，而是主动运用AI筛选出最具战略意义的攻击对象。对于将钱包密钥、助记词或财务记录存放于本地设备的用户而言，强化终端防护已成为当务之急。