币圈界报道：

AI赋能的新型恶意软件精准锁定加密资产持有者

网络安全机构思科Talos披露了一种名为VOLTA的高级恶意软件，其核心特征在于采用人工智能技术对已泄露用户信息进行深度分析，以识别具备高经济价值的目标群体。该程序专攻Windows系统，旨在高效定位拥有加密货币资产的个体。

攻击逻辑转向资产优先：从数据窃取到价值评估

不同于传统恶意软件仅收集账户凭证，VOLTA具备构建受害者画像的能力。它通过对窃取数据的综合评估，自动筛选出最可能带来经济回报的目标，显著降低攻击者后期人工甄别成本。

研究指出，其最大风险集中于加密钱包信息的非法获取。该恶意软件可提取恢复助记词，并集成专门设计的功能以突破钱包防护机制，尤其威胁在本地设备上存储密钥的用户。

思科团队强调，所有劫持数据将被送入外部AI模型，用于全面分析受害者的金融资产结构，并按潜在收益进行排序，形成攻击优先级清单。

覆盖范围广泛：跨平台信息采集能力凸显

VOLTA的渗透范围远超单一领域。据研究员Ryan Fetterman报告，该恶意软件可抓取浏览器保存的密码、支付卡信息、身份验证令牌、邮箱账户内容及活跃会话数据。

包括Telegram、Discord、Steam和Roblox在内的主流即时通讯与游戏平台均在其监控列表中。同时，受感染系统中的Outlook邮箱、Slack工作区及其他企业通信工具也面临数据外泄风险。

软件还会解析来自Amazon、PayPal、Walmart、DoorDash和Uber Eats等平台的订单确认单与电子收据，借此推断用户的居住地、职业特征与消费模式，为后续精准攻击提供依据。

分阶段部署的AI分析链路：多模型协同决策

根据思科分析，VOLTA通过OpenRouter接口将窃取数据传输至多个外部AI模型。初始处理使用Anthropic的Claude Opus 4.6；若未获有效输出，则依次调用Moonshot AI的Kimi K2与Google的Gemini 2.5 Flash。

系统会在切换前检测各模型请求是否被拒绝，确保流程连续性。这些模型的核心任务是判断目标财务状况、识别高价值资产并评估其盈利潜力，同时分析目标的网络安全防御强度。

Ryan Fetterman指出，该恶意软件展现出高度系统化的数据整合能力，从基础凭证到深层行为数据全覆盖。其架构表明攻击者已不再满足于被动窃取，而是借助AI主动筛选高回报目标。对于将钱包密钥、恢复短语或财务记录存放于终端设备的用户而言，强化安全防护刻不容缓。