币圈界报道：

AI赋能的高级威胁：新型恶意软件VOLTA瞄准数字财富

网络安全机构思科Talos发布报告，揭示一种名为VOLTA的新型复杂恶意软件正悄然渗透Windows系统。该程序采用人工智能技术，对已泄露的个人数据进行深度解析，以识别具备高经济价值的潜在目标，尤其聚焦于拥有加密货币资产的用户。

智能筛选机制提升攻击效率，聚焦高回报目标

区别于传统数据窃取工具，VOLTA不仅提取密码与会话凭证，更构建完整的受害者画像。它通过分析盗取的信息，自动识别可转化为实际收益的关键资产，显著降低攻击者手动甄别海量数据的成本。

研究指出，其核心威胁在于对加密钱包信息的定向劫持，包括恢复助记词的提取功能，以及专门设计用于绕过钱包安全防护的模块。对于将钱包密钥或私钥存储于本地设备的用户而言，面临直接的资产泄露风险。

该恶意软件会将获取的数据实时传送给外部AI模型，由其评估受害者的整体金融资产结构，并按潜在获利能力排序，实现精准打击。

跨平台数据收割能力覆盖广泛数字足迹

VOLTA的攻击范围远超单一应用。思科研究人员Ryan Fetterman确认，该程序可收集浏览器保存的登录凭据、信用卡信息、身份验证令牌及电子邮件账户内容，涵盖Telegram、Discord、Steam和Roblox等主流社交与游戏平台。

此外，它还深入扫描Outlook邮箱、Slack协作空间及其他系统内嵌的个人与企业数据。通过对Amazon、PayPal、Walmart、DoorDash和Uber Eats等服务的订单记录与收据进行挖掘，攻击者能还原用户的居住地址、职业特征及消费偏好。

这种对敏感信息的高度针对性采集，凸显了在数字环境中保护隐私与资产的紧迫性。

分层调用外部AI模型实现自动化决策

根据思科披露，VOLTA通过OpenRouter接口，依次调用多个大语言模型执行任务。初始阶段使用Anthropic的Claude Opus 4.6；若处理失败，则切换至Moonshot AI的Kimi K2模型，最后尝试Google的Gemini 2.5 Flash。

每一轮请求前，程序会检测模型响应状态，确保指令被有效接收。这些模型负责分析受害者财务状况，判定资产价值并生成攻击优先级列表，同时评估目标系统的防御强度。

Ryan Fetterman强调，该恶意软件展现出极强的系统化思维——从数据采集到智能判断形成闭环。其全面覆盖从浏览器凭据到即时通讯会话、从支付记录到工作通信的各类信息，表明攻击者不再满足于被动窃取，而是主动筛选最具盈利潜力的目标。对于依赖本地设备管理加密资产的用户，强化终端防护刻不容缓。