币圈界报道：

AI赋能的新型攻击工具VOLTA瞄准高净值数字资产

网络安全机构思科Talos发布报告，揭示一种名为VOLTA的高级恶意软件正悄然渗透Windows系统，其核心特征在于运用人工智能技术对已泄露用户数据进行深度分析，以识别具备高经济价值的加密货币持有者。

攻击策略转向智能化资产甄别

区别于传统数据窃取程序，VOLTA具备构建受害者画像的能力。它不仅获取基础凭证，更会评估信息关联性，筛选出可直接转化为经济收益的目标资源，显著降低攻击者人工筛查成本。

该软件特别关注加密钱包中的恢复助记词提取功能，并集成专门设计的破解模块，对本地存储钱包的用户构成直接风险。一旦成功入侵，攻击者可快速接管账户。

思科研究团队指出，所有劫持数据均被送入外部AI模型，用于综合判断受害者的资产组合结构，按潜在回报进行排序，从而指导后续勒索或转账行为。

跨平台信息采集能力覆盖广泛数字足迹

VOLTA的监控范围远超单一应用。其可提取浏览器保存的登录凭据、信用卡详情、身份验证令牌及各类即时通讯平台（如Telegram、Discord、Steam、Roblox）的活跃会话记录。

此外，该恶意软件还深入扫描Outlook邮箱、Slack工作空间等协作工具，自动抓取来自Amazon、PayPal、Walmart、DoorDash和Uber Eats等服务的订单确认与电子收据，还原用户的住址、职业背景与消费偏好。

这种对敏感信息的高度聚焦，凸显了在个人设备中存放钱包密钥或财务资料所带来的深层安全隐患。

分阶段调用外部AI模型实施智能决策

VOLTA通过OpenRouter接口将窃取数据发送至多个云端大模型进行处理。初始阶段使用Anthropic的Claude Opus 4.6；若未获有效输出，则依次切换至Moonshot AI的Kimi K2与Google Gemini 2.5 Flash模型。

每一轮请求均设有拒绝检测机制，确保在模型不可用时自动跳转。这些模型负责解析财务状况、定位高价值资产并评估目标系统的防护强度，形成动态攻击优先级列表。

思科研究员Ryan Fetterman强调，该恶意软件并非盲目窃取，而是基于海量数据构建精准画像，其架构表明攻击者正从“广撒网”转向“精准狩猎”。对于依赖本地存储钱包信息或财务记录的用户而言，强化终端防护刻不容缓。