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的先进恶意软件正悄然活跃于Windows系统中，该程序借助人工智能技术深度解析已外泄的用户数据，以识别具备高经济价值的目标个体。

智能筛选机制提升攻击效率与精准度

区别于传统数据窃取工具，VOLTA具备构建受害者画像的能力，能从海量信息中自动甄别出拥有加密货币资产的用户。它不仅采集登录凭证，更通过分析行为模式与财务特征，优先锁定可带来最大收益的攻击目标。

该软件特别针对加密钱包中的恢复助记词进行提取，并集成专门设计的功能模块以突破常见防护机制，直接威胁本地存储钱包的用户安全。

研究人员强调，所有劫持的数据将被送入外部AI模型进行综合评估，用于判定资产价值并生成高回报攻击清单，显著降低攻击者的后期筛选成本。

跨平台信息渗透能力广泛覆盖数字足迹

VOLTA的监控范围远超单一领域，涵盖浏览器保存的密码、支付卡信息、身份验证令牌及各类在线账户数据。包括Telegram、Discord、Steam和Roblox在内的主流通信与游戏平台均在其监视列表之列。

此外，该恶意软件还深入扫描Outlook邮箱、Slack工作区及其他企业协作工具，主动抓取来自Amazon、PayPal、Walmart、DoorDash和Uber Eats等服务的订单记录与收据文件，借此还原用户的居住地、职业属性及消费偏好。

这种对敏感信息的高度针对性，凸显了用户在数字环境中持续监控异常活动的必要性。

分阶段调用多模型实现智能化决策链

根据思科研究团队披露，VOLTA通过OpenRouter接口将窃取数据发送至多个外部AI模型执行处理。初始阶段使用Anthropic的Claude Opus 4.6；若未获有效响应，则依次切换至Moonshot AI的Kimi K2及Google的Gemini 2.5 Flash模型。

系统会在每一轮尝试后检测模型返回状态，确保任务执行路径的连续性。这些模型的核心职责是评估受害者的整体财务状况，识别潜在高价值资产，并按盈利潜力排序。同时，亦可评估目标设备的防御强度，为后续攻击提供策略支持。

Ryan Fetterman指出，该软件展现出极强的数据整合与智能分析能力，表明攻击者已不再满足于被动窃取，而是主动运用AI预判并选择最具价值的攻击对象。对于将钱包密钥、助记词或财务资料存放在本地设备的用户而言，必须立即加强安全防护措施。