币圈界报道：

AI赋能的新型恶意软件精准猎取加密资产

网络安全机构思科Talos披露了一种名为VOLTA的高级恶意软件，其专为Windows系统设计，采用人工智能技术对已泄露的个人数据进行智能甄别，以锁定具备高经济价值的加密货币持有者为目标。

钱包信息劫持成为核心攻击路径

区别于传统数据窃取工具，VOLTA具备行为建模能力，能从窃取的信息中构建完整的用户画像，优先锁定可转化为直接收益的资产类型。这一机制大幅降低攻击者在海量数据中人工筛选的成本。

研究指出，该恶意软件特别针对本地存储的加密钱包，具备提取恢复助记词的能力，并集成突破多重验证机制的功能，对依赖电脑端钱包管理资产的用户形成直接威胁。

其数据处理流程包含将窃取内容提交至外部AI模型，用于全面评估受害者的资产结构，并按潜在回报排序，从而实现攻击资源的最优配置。

跨平台数据采集范围持续扩大

VOLTA的渗透能力覆盖多个主流应用生态。研究人员确认，该恶意软件可获取浏览器保存的登录凭证、信用卡详情、身份验证令牌以及各类即时通讯平台的活跃会话记录。

Telegram、Discord、Steam和Roblox等社交与游戏平台均在其监控清单之中。同时，它还深入访问Outlook邮箱、Slack工作空间及其他系统内嵌的个人与企业信息。

通过对亚马逊、PayPal、Walmart、DoorDash及Uber Eats等服务订单历史的解析，攻击者可精准还原用户的居住地、职业轨迹与消费偏好，进一步增强目标画像的准确性。

分阶段调用AI模型实施智能决策

据思科Talos团队披露，VOLTA通过OpenRouter接口将非法获取的数据流转至多个大型语言模型进行分析。初始阶段使用Anthropic的Claude Opus 4.6；若未达预期，则依次启用Moonshot AI的Kimi K2与Google的Gemini 2.5 Flash。

该软件在切换模型前会检测请求响应状态，确保每一步分析的有效性。这些模型的任务不仅包括判断资产价值，还涵盖评估目标系统的整体安全防护强度。

研究员Ryan Fetterman强调，该恶意软件展现出高度组织化的数据利用逻辑——从广泛采集到智能筛选，体现了攻击者不再满足于简单窃取，而是借助AI完成高精度目标定位的战略意图。对于将钱包密钥或财务信息存于本地设备的用户而言，强化终端防护措施已成为当务之急。