币圈界报道：

AI赋能新型恶意软件精准猎杀加密资产

网络安全机构思科Talos披露，一种名为VOLTA的先进恶意软件正悄然渗透Windows系统，其核心特征在于运用人工智能对已泄露的个人数据进行深度筛选，以识别具备高经济价值的加密货币持有者。

目标导向型攻击：聚焦钱包恢复短语与资产组合

区别于传统批量窃密工具，VOLTA具备智能画像能力，能从截获的数据中构建完整用户行为图谱，自动剔除低收益目标，显著提升攻击效率。其重点锁定的是可被直接变现的数字资产，尤其是加密钱包的恢复助记词。

研究指出，该恶意软件内置专门模块用于突破主流钱包的安全机制，对本地存储钱包信息的用户构成严重威胁。一旦成功获取助记词，攻击者即可完全掌控账户资产。

所有劫持数据将被送入外部AI分析引擎，用以评估受害者的金融资产结构，并按潜在收益排序，实现定向打击。

跨平台情报搜集：覆盖数字生活全场景

VOLTA的采集范围远超单一类型，涵盖浏览器保存的登录凭证、信用卡详情、身份验证令牌及各类在线账户信息。其监控对象包括Telegram、Discord、Steam和Roblox等高频使用平台。

此外，它还深入企业协作环境，扫描Outlook邮箱、Slack工作区以及本地文件中的敏感记录。通过对亚马逊、PayPal、Walmart、DoorDash和Uber Eats等平台的订单信息挖掘，攻击者可还原用户的住址、职业轨迹与消费偏好。

这种全方位的情报整合，使攻击者得以建立高度精确的目标画像，凸显加强终端防护的紧迫性。

分层式AI决策架构：动态调用多模型分析

根据思科研究人员报告，VOLTA通过OpenRouter接口将数据传递至多个外部大模型进行处理。初始阶段采用Anthropic的Claude Opus 4.6；若未获得有效结果，则依次启用Moonshot AI的Kimi K2和Google的Gemini 2.5 Flash。

系统在切换模型前会检测请求是否被拒绝，确保分析流程的连续性。这些模型负责评估目标的财务状况、资产价值及安全防御能力，从而决定后续攻击策略。

Ryan Fetterman强调，该恶意软件不仅收集数据，更通过AI预判哪些用户最具盈利潜力。对于在设备上保存钱包密钥、恢复短语或财务文档的用户而言，必须立即强化本地安全措施，防止成为精准攻击的牺牲品。