币圈界报道：

AI赋能新型恶意软件精准打击加密资产持有者

网络安全机构思科Talos披露，一种名为VOLTA的高级恶意软件正通过人工智能技术对Windows系统发起定向攻击，其核心功能是分析已泄露用户数据，自动识别具备高经济价值的加密货币持有者。

加密钱包信息成为重点劫持目标

不同于传统窃密程序，VOLTA具备主动筛选能力，可基于窃取的信息构建完整受害者画像，优先锁定可转化为实际收益的数字资产。这一机制显著降低了攻击者在海量数据中人工甄别的成本。

研究指出，该恶意软件特别关注加密钱包中的恢复助记词提取，并内置专门模块以突破主流钱包的安全防护机制，对将私钥或助记词存于本地设备的用户构成直接风险。

其数据处理流程包含将获取信息输入外部AI模型，用于综合评估受害者的金融资产结构，并按潜在获利空间进行排序，从而指导后续攻击策略。

跨平台数据采集能力覆盖广泛数字足迹

VOLTA不仅针对加密资产，还具备全面的数据收集能力。据思科研究人员Ryan Fetterman报告，该恶意软件能捕获浏览器保存的密码、支付卡详情、身份验证令牌及各类账户信息。

包括Telegram、Discord、Steam和Roblox在内的多个即时通讯与游戏平台均在其监控范围之内。同时，它还会扫描Outlook邮箱、Slack工作区等企业协作工具，深入挖掘用户的消费习惯与社会关系网络。

通过对Amazon、PayPal、Walmart、DoorDash和Uber Eats等平台订单记录的解析，攻击者可精准还原用户住址、职业特征与日常消费模式，为实施精准诈骗提供依据。

分阶段调用AI模型实现智能决策链

VOLTA采用顺序式部署策略，借助OpenRouter平台将窃取数据发送至多个公开可用的AI模型进行分析。初始阶段使用Anthropic的Claude Opus 4.6；若未获得有效输出，则依次尝试Moonshot AI的Kimi K2与Google的Gemini 2.5 Flash。

系统会在每一轮请求后检测是否被拒绝，确保资源高效利用。这些模型的任务不仅是评估财务状况，还包括判断目标系统的安全防御水平，进而生成最具盈利潜力的攻击清单。

Ryan Fetterman强调，该恶意软件展现出极强的目标导向性——它并非盲目窃取所有数据，而是利用人工智能预先识别出最值得下手的个体。对于依赖本地设备管理钱包密钥或财务记录的用户而言，强化终端防护已成为当务之急。