币圈界报道：

AI赋能新型恶意软件精准狙击加密资产持有者

网络安全团队在近期发现一种名为VOLTA的高级威胁程序，其专为Windows平台设计，具备利用人工智能技术从已泄露信息中筛选高价值目标的能力。据思科Talos研究披露，该恶意软件的核心功能在于识别并锁定拥有数字资产的个体。

钱包安全防线面临智能型攻击挑战

与传统数据窃取工具不同，VOLTA不仅获取账户凭证，更会构建详尽的用户画像。它能自动判断哪些信息最可能转化为经济收益，从而大幅降低攻击者人工甄别成本。

研究人员指出，该程序特别关注加密钱包中的恢复助记词提取，并集成专门用于绕过安全机制的功能模块。对于将私钥或助记词保存于本地设备的用户而言，这构成了直接且致命的风险。

思科Talos强调，被劫持的数据将被送入外部AI系统进行深度评估，以识别最具盈利潜力的资产组合，并按潜在回报排序，实现精准打击。

跨平台数据渗透能力全面暴露

VOLTA的攻击范围远超单一领域。根据思科Talos研究员Ryan Fetterman的报告，该恶意软件可窃取浏览器密码、支付卡信息、身份验证令牌、邮箱账户内容，以及多个主流社交和游戏平台（如Telegram、Discord、Steam、Roblox）的活跃会话数据。

同时，它还针对Outlook邮件系统、Slack协作环境及其他个人与企业级数据源展开扫描。通过对亚马逊、PayPal、沃尔玛、DoorDash及Uber Eats等服务的订单记录进行解析，攻击者可推断出用户的居住地、职业特征与消费模式。

这种对敏感信息的高度聚焦，凸显了用户必须加强对异常行为的实时监控与防护。

分层调用AI模型实施智能筛选

思科Talos揭示，VOLTA通过OpenRouter接口将采集数据传递至多个外部AI模型执行分析。初始阶段使用Anthropic的Claude Opus 4.6；若未能完成处理，则依次切换至Moonshot AI的Kimi K2及Google的Gemini 2.5 Flash模型。

攻击者在更换模型前会检测请求是否被拒绝，确保分析流程持续有效。这些模型承担着评估受害者的整体财务状况、识别高价值资产、按收益潜力排序的任务，甚至可评估目标系统的防御强度。

Ryan Fetterman指出，该恶意软件展现出极强的数据整合能力——涵盖从登录凭据到即时通讯会话、再到电子交易记录的全链条信息采集。这一架构表明，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。因此，凡是在本地设备中存放钱包密钥、恢复短语或财务资料的用户，亟需部署强化防护策略。