币圈界报道：

AI赋能的新型恶意软件瞄准加密财富

网络安全机构思科Talos发布报告，揭示一种名为VOLTA的高级恶意软件正通过人工智能技术，系统性识别具备高经济价值的加密货币用户。该程序专为Windows平台设计，能够智能筛选已泄露数据，聚焦于潜在资产持有者。

钱包安全面临智能化攻击升级

不同于传统数据盗取工具，VOLTA具备深度分析能力，可构建目标用户的完整数字画像。它不仅提取账户凭证，更专注于识别可用于变现的敏感信息，显著降低攻击者人工甄别成本。

研究指出，该恶意软件能直接读取加密钱包的恢复助记词，并集成专门破解机制。对于将私钥或助记词存储在本地设备的用户而言，这构成直接且严峻的威胁。

其核心策略是将获取的数据提交至云端AI模型，以评估受害者金融资产组合，按潜在收益排序，从而实现攻击资源的最优配置。

跨平台数据渗透能力广泛

VOLTA的监控范围覆盖多个主流应用生态。研究人员确认，其可采集浏览器保存的登录凭据、信用卡信息、身份验证令牌，以及包括Telegram、Discord、Steam和Roblox在内的即时通讯与游戏平台会话数据。

此外，该恶意软件还深入企业协作环境，入侵Outlook邮箱与Slack工作区。通过解析亚马逊、PayPal、Walmart、DoorDash及Uber Eats等平台的订单记录，攻击者可精准掌握用户住址、职业轨迹与消费偏好。

这种对关键隐私数据的高度针对性，凸显了加强终端防护与行为监控的紧迫性。

分阶段调用外部AI模型进行决策优化

根据思科Talos调查，VOLTA通过OpenRouter接口，依次调用多个先进大模型进行数据处理。初始阶段使用Anthropic的Claude Opus 4.6；若未获有效响应，则切换至Moonshot AI的Kimi K2与Google的Gemini 2.5 Flash。

系统在每轮尝试后会检测模型拒绝请求的反馈，确保资源高效利用。这些模型负责评估目标的财务规模、资产类型与防御能力，生成高回报攻击优先级列表。

研究员Ryan Fetterman强调，该恶意软件的架构表明攻击者已从“广撒网”转向“精算式”入侵。其全面采集浏览器密码、支付卡、通信会话及邮件内容的能力，反映出对高价值目标的深度预判。对于依赖本地存储钱包信息的用户，必须立即强化安全策略。