币圈界报道：

AI赋能新型恶意软件精准猎杀加密资产持有者

网络安全机构思科Talos披露了一种名为VOLTA的高级持续性威胁程序，其专为Windows系统设计，采用人工智能算法深度解析已泄露用户信息，以锁定具备高经济价值的个体为目标。

加密钱包安全防线面临智能型渗透挑战

区别于传统批量窃密工具，VOLTA具备行为建模能力，能对获取的数据进行结构化处理，构建详尽的个人数字画像，并优先锁定可能拥有加密资产的用户。这一机制显著提升了攻击效率，避免了人工筛查海量数据的低效过程。

研究指出，该恶意软件特别关注恢复助记词等核心钱包凭证的提取，内置功能可绕过常见安全防护措施。对于将私钥或助记词保存在本地设备上的用户而言，存在直接被资产盗取的风险。

所有窃取的信息会被上传至云端AI模型，用于综合评估受害者的财务资产结构，进而生成按潜在收益排序的攻击清单。

跨平台数据采集范围持续扩大

VOLTA的监控范围涵盖浏览器密码、信用卡详情、身份验证令牌、电子邮件账户及活跃会话记录。包括Telegram、Discord、Steam和Roblox在内的多个社交与游戏平台均在其监视列表之中。

此外，该恶意软件还深入渗透企业协作环境，如Outlook邮箱、Slack工作区等，自动抓取来自Amazon、PayPal、Walmart、DoorDash和Uber Eats等服务的订单确认与发票文件，从而推断用户的住址、职业特征与消费模式。

这种对敏感信息的高度针对性，凸显了加强终端安全监控的紧迫性。

分阶段调用多模型完成智能决策链

根据思科研究人员报告，VOLTA通过OpenRouter接口向多个外部AI模型传输数据。初始分析由Anthropic的Claude Opus 4.6执行；若失败，则依次切换至Moonshot AI的Kimi K2与Google的Gemini 2.5 Flash模型。

系统在每一轮尝试后会检测模型响应状态，确保请求未被拒绝。这些模型负责判断目标的财务状况、识别最具变现潜力的资产，并评估其整体安全防御能力。

Ryan Fetterman强调，该恶意软件不仅收集数据，更通过多层AI推理实现攻击策略优化。其全面覆盖从浏览器凭证到即时通讯会话的各类信息，表明攻击者正从被动窃取转向主动筛选高价值目标。因此，任何在本地设备上存放钱包密钥或财务记录的用户，亟需部署额外防护机制以降低风险。