币圈界报道：

VOLTA恶意软件启用AI筛选机制，定向攻击加密资产用户

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在活跃，该程序专为Windows平台设计，通过集成人工智能技术对已泄露的用户信息进行深度分析，以识别具备高经济价值的加密资产持有者。

攻击策略转向智能化目标甄别

区别于传统批量窃取数据的恶意行为，VOLTA具备构建受害者画像的能力，能够从大量信息中提取关键特征，优先锁定可转化为实际收益的目标。这种自动化筛选机制显著降低了攻击者的人工干预成本。

研究指出，该软件特别关注加密钱包相关的敏感数据，包括恢复助记词的提取功能，并内置绕过多重安全验证的模块，对依赖本地存储钱包信息的用户构成严重风险。

其核心逻辑在于将窃取的数据实时传输至外部AI系统，由模型评估资产组合的潜在回报率，从而生成高价值攻击清单。

覆盖范围扩展至多类数字身份信息

VOLTA不仅聚焦金融数据，还具备广泛的跨平台信息采集能力。它能抓取浏览器保存的密码、支付卡详情、身份认证令牌以及各类即时通讯工具的会话记录。

受影响平台涵盖Telegram、Discord、Steam及Roblox等主流社交与游戏服务。同时，其渗透范围延伸至企业协作环境，包括Outlook邮箱、Slack工作区等系统中的个人与组织数据。

通过解析Amazon、PayPal、Walmart、DoorDash和Uber Eats等平台的订单确认单与收据，攻击者可推断用户的居住地、职业背景与消费偏好，实现更精准的社会工程学攻击。

基于多模型链式推理的智能决策架构

根据思科研究人员披露，VOLTA采用OpenRouter作为数据中转通道，将窃取内容分发至多个云端AI模型执行分析。初始阶段使用Anthropic的Claude Opus 4.6，若处理失败则依次调用Moonshot AI的Kimi K2与Google的Gemini 2.5 Flash模型。

系统在切换模型前会检测请求响应状态，确保任务连续性。这些模型被用于综合判断受害者的财务结构、资产类型及其防护能力，按盈利潜力排序目标。

研究负责人Ryan Fetterman强调，该恶意软件展现出高度系统化的数据利用逻辑——并非简单盗取，而是借助AI预判最具变现价值的个体。对于将钱包密钥、恢复短语或财务文件存放在设备上的用户而言，必须立即加强终端防护措施，避免成为精准打击对象。