币圈界报道：

AI赋能的VOLTA恶意软件正系统性威胁加密资产安全

网络安全机构思科Talos披露，一种名为VOLTA的新型复杂恶意程序正在活跃，专攻Windows平台，其核心特征在于运用人工智能对已泄露用户数据进行深度分析，以锁定具备高经济价值的加密货币持有者。

针对钱包信息的智能化定向攻击

区别于传统数据窃取工具，VOLTA具备构建受害者画像的能力，能从海量信息中自动识别出最可能拥有加密资产的个体。其设计逻辑旨在减少人工甄别成本，显著提升攻击效率。

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，并集成多种绕过安全机制的技术模块，直接威胁将钱包数据存储于本地设备的用户。

思科团队强调，被劫持的数据会被实时传输至外部AI模型，用于全面评估受害者的金融资产结构，并生成按潜在收益排序的攻击清单。

跨平台数据采集能力覆盖广泛生态

VOLTA的渗透范围涵盖浏览器密码、支付卡详情、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列表之中。

此外，该程序还深入扫描Outlook邮箱、Slack协作空间以及受感染主机上的其他敏感资料。通过对Amazon、PayPal、Walmart、DoorDash和Uber Eats等平台订单记录的解析，攻击者可精准掌握用户的住址、职业背景与消费模式。

这种对关键金融凭证与行为数据的集中获取，凸显了用户必须强化终端防护的紧迫性。

分层调用外部AI模型实施决策分析

据思科研究员Ryan Fetterman披露，VOLTA通过OpenRouter接口将窃取数据发送至多个第三方AI模型。初始使用Anthropic的Claude Opus 4.6，若未获有效响应，则依次切换至Moonshot AI的Kimi K2与Google的Gemini 2.5 Flash。

在每一轮尝试后，恶意软件会检测模型返回状态，确保请求不被拒绝才进入下一环节。这些模型承担着评估目标财务状况、识别高回报资产并判断其网络安全防御水平的任务。

Fetterman指出，该恶意软件展现出高度组织化的数据处理流程，表明攻击者已超越简单窃取，转而构建基于AI的自动化盈利链路。对于依赖本地存储钱包密钥或财务信息的用户而言，亟需部署更强健的安全策略以应对这一新型威胁。