币圈界报道：

AI赋能的VOLTA恶意软件瞄准高价值数字资产

网络安全机构思科Talos披露，一种名为VOLTA的新型复杂恶意软件正针对Windows系统展开攻击，其核心特征在于运用人工智能深度解析已泄露用户数据，自动甄别具备高经济价值的潜在目标。

智能画像构建：从数据窃取到精准打击

与传统自动化攻击不同，VOLTA不满足于批量获取账户凭证，而是基于盗取信息生成详尽的受害者行为画像，优先锁定可能拥有加密货币资产的个体。这一机制极大降低了攻击者人工筛查成本，提升了攻击效率。

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模块以突破主流钱包的安全防护，对依赖本地存储钱包信息的用户构成直接威胁。

其数据处理流程包括将劫持内容传入外部AI模型，用于综合评估受害者的金融资产结构，进而按潜在收益进行排序，实现攻击资源的最优配置。

跨平台数据采集能力全面覆盖

VOLTA的渗透范围远超单一领域，可捕获浏览器保存的密码、支付卡详情、身份验证令牌、电子邮件账户资料及活跃会话信息。涵盖Telegram、Discord、Steam和Roblox等热门社交与游戏平台。

同时，它还深入监控Outlook邮箱、Slack工作区及其他个人与企业级应用数据。通过对亚马逊、PayPal、沃尔玛、DoorDash及Uber Eats等服务的订单记录与收据进行分析，攻击者可还原用户的住址、职业背景与消费偏好。

这种对敏感信息的高度针对性，凸显了用户在日常操作中加强安全防范的紧迫性。

分层调用AI模型实施策略化评估

根据思科Talos报告，VOLTA借助OpenRouter接口，将窃取数据依次提交至多个第三方AI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，则依次切换至Moonshot AI的Kimi K2与Google的Gemini 2.5 Flash。

系统会在每轮尝试后检测模型响应状态，确保任务执行的连续性。这些模型主要承担两项任务：一是判断目标财务状况，识别最具盈利潜力的资产；二是评估其网络防御能力，辅助制定后续攻击路径。

研究人员强调，该软件所展现的数据整合广度——从浏览器凭据到即时通讯会话，再到邮件往来内容——表明攻击者已从被动窃取转向主动选择高回报目标。对于在本地设备保存钱包密钥或财务信息的用户而言，必须立即强化安全措施以应对这一新型威胁。