币圈界报道：

AI赋能新型恶意软件VOLTA：精准打击加密货币用户

网络安全机构思科Talos披露了一种名为VOLTA的高级恶意软件，该程序专为Windows系统设计，采用人工智能技术深度分析已泄露的用户信息，以识别具备高经济价值的潜在目标。其核心能力在于自动区分拥有加密货币资产的个体，显著提升攻击效率。

钱包安全面临智能化渗透风险

区别于传统数据窃取工具，VOLTA不仅获取账户凭证，更会构建详尽的受害者画像，优先锁定可转化为直接收益的目标。这种自动化评估机制有效降低了攻击者对人工筛选海量数据的依赖。

研究指出，该恶意软件具备提取加密钱包恢复助记词的能力，并集成专门设计的功能以突破钱包防护机制。对于将私钥或助记词保存在本地设备的用户而言，这一威胁尤为致命。

思科Talos强调，被劫持的数据会被实时送入外部AI模型进行综合评估，用于判断受害者的资产组合结构，并按潜在回报进行排序，从而指导后续攻击策略。

跨平台数据采集范围持续扩大

VOLTA的覆盖范围远超加密领域。根据研究员Ryan Fetterman报告，它能提取浏览器保存的密码、支付卡信息、身份验证令牌及各类在线账户数据。包括Telegram、Discord、Steam和Roblox在内的主流社交与游戏平台均在其监控列表中。

此外，该恶意软件还深入扫描Outlook邮箱、Slack协作空间以及其他存储在受感染设备上的企业与个人敏感资料。通过对亚马逊、PayPal、Walmart、DoorDash和Uber Eats等服务的订单记录与收据进行解析，攻击者可精准还原用户的居住地、职业特征与消费偏好。

这种对关键信息的高度针对性，凸显了加强终端安全监控的紧迫性。

分阶段部署的AI决策引擎

据思科Talos披露，VOLTA通过OpenRouter接口将窃取数据发送至多个外部AI模型进行处理。初始阶段使用Anthropic的Claude Opus 4.6模型；若未获得有效输出，则依次调用Moonshot AI的Kimi K2及Google的Gemini 2.5 Flash模型。

攻击流程中设有失败检测机制：若某模型拒绝请求，系统将自动切换至下一候选模型。这些智能组件负责评估受害者的财务状况、识别高价值资产并依盈利潜力排序，同时还能初步判断目标系统的安全防御水平。

Ryan Fetterman指出，VOLTA所展现的全方位数据收集能力——涵盖密码、支付信息、即时通讯会话乃至电子邮件内容——表明攻击者正从被动窃取转向主动选择。其背后逻辑是借助AI预先筛选出最具变现潜力的目标。因此，任何在本地设备上存放钱包密钥、恢复短语或财务文档的用户，亟需强化防护措施以应对新型威胁。