币圈界报道：

AI赋能的新型威胁：VOLTA恶意软件深度解析

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悄然活跃于Windows系统中，其核心特征是借助人工智能技术对已泄露用户信息进行深度筛选，以锁定具备高经济价值的加密资产持有者。

攻击逻辑转向精准画像，聚焦高回报目标

区别于传统数据窃取工具，VOLTA不满足于批量获取账号密码或会话令牌。它通过构建详尽的个人行为档案，自动识别出最可能拥有可变现数字资产的目标，显著降低攻击者的人工甄别成本。

研究指出，该恶意软件特别关注加密钱包的恢复助记词提取功能，并集成专门设计的破解模块，直接威胁本地存储钱包的用户安全。

其后台机制将采集的数据送入外部AI模型，用于综合评估受害者的资产组合结构，按潜在收益排序，实现攻击策略的智能化部署。

跨平台数据渗透，覆盖用户全数字足迹

VOLTA具备广泛的信息收集能力，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。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范围之内。

此外，该恶意软件还深入挖掘Outlook邮箱、Slack工作空间等协作工具中的通信内容，从Amazon、PayPal、Walmart、DoorDash和Uber Eats等服务中提取订单记录与收据，从而还原用户的居住地、职业轨迹与消费偏好。

这种对敏感金融数据的高度针对性，凸显了用户必须强化对终端设备上关键信息的防护意识。

分层调用外部AI模型，实现智能决策链

根据思科研究人员揭示，VOLTA通过OpenRouter接口，依次调用多个第三方AI模型完成数据处理任务。初始阶段使用Anthropic的Claude Opus 4.6，若未获有效输出，则切换至Moonshot AI的Kimi K2，最后尝试Google的Gemini 2.5 Flash。

每一轮请求后，软件会检测模型响应状态，确保流程连续性。这些模型被用于解析受害者的财务实力、资产类型分布以及整体网络安全防御能力。

Ryan Fetterman强调，该恶意软件的架构表明攻击者已从“广撒网”转向“精捕捞”，利用AI提前筛选最具价值的攻击对象。对于在本地设备保存钱包密钥、恢复短语或财务文件的用户而言，立即采取强化防护措施刻不容缓。