币圈界报道：

AI赋能新型恶意软件精准猎杀加密资产持有者

网络安全机构思科Talos披露了一种名为VOLTA的高级恶意软件，该程序专为Windows系统设计，具备基于人工智能的数据分析能力，能够从已泄露的用户信息中识别出具有高经济价值的目标群体。

针对钱包信息的定向渗透策略

区别于传统窃密工具，VOLTA不仅采集账户凭证和会话令牌，更通过智能分析构建详尽的个人画像，优先筛选出可能持有加密货币资产的个体。这一机制显著降低攻击者在海量数据中人工甄别的成本。

研究指出，该恶意软件具备提取加密钱包恢复助记词的能力，并内置专门用于绕过钱包安全防护的功能模块，对依赖本地存储钱包的用户形成直接威胁。

所有窃取的数据会被传送至外部AI模型进行深度评估，以识别最具盈利潜力的资产组合，实现攻击路径的智能化排序。

跨平台信息收集能力全面扩展

VOLTA的攻击范围涵盖浏览器密码、支付卡详情、身份验证令牌及电子邮件账户等敏感信息。其监控范围覆盖Telegram、Discord、Steam与Roblox等多个主流社交与游戏平台。

此外，该程序还深入访问Outlook邮箱、Slack工作空间及其他企业与个人数据源。通过对亚马逊、PayPal、沃尔玛、DoorDash及优步外卖等服务的订单记录与收据进行解析，攻击者可还原用户的住址、职业特征与消费偏好。

这种对关键隐私数据的高度聚焦，凸显了加强数字行为审计与设备防护的紧迫性。

分层式AI分析架构实现智能决策

根据思科Talos报告，VOLTA借助OpenRouter接口将窃取数据投递给多个大型AI模型。初始使用Anthropic的Claude Opus 4.6，若处理失败则依次调用Moonshot AI的Kimi K2及Google的Gemini 2.5 Flash模型。

系统会在每次请求后检测是否被拒绝，确保模型切换逻辑有效。这些AI组件负责评估受害者的财务结构、资产价值以及整体安全防御能力，进而生成高回报攻击清单。

研究人员强调，该恶意软件展现出远超一般窃密程序的智能化特征——它并非盲目窃取，而是通过多轮模型推理，主动筛选最易得手的目标。对于将钱包助记词、金融记录或会话数据保存在终端设备上的用户而言，必须立即强化端点安全措施并启用离线存储方案。