币圈界报道：

AI赋能的VOLTA恶意软件开启精准金融劫持时代

网络安全机构思科Talos披露了一种名为VOLTA的高级恶意软件，其核心特征在于运用人工智能对已泄露的用户信息进行深度分析，以锁定具备高经济价值的加密货币持有者作为主要攻击目标。

钱包安全边界被智能算法突破

区别于传统数据窃取程序，VOLTA具备构建受害者画像的能力，不仅提取密码与会话凭证，更聚焦于识别可转化为直接收益的敏感资产。该机制显著降低了攻击者在海量数据中人工筛查的成本。

研究指出，其最致命功能之一是能够逆向提取加密钱包的恢复助记词，并集成专为绕过钱包防护机制设计的模块，对依赖本地存储钱包的用户形成直接威胁。

思科Talos强调，所有劫持的数据将被送入预设的AI分析流程，用于全面评估受害者的金融资产结构，并按潜在回报优先级排序，实现高效、定向的经济收割。

跨平台情报收集能力全面扩张

VOLTA的渗透范围覆盖多个主流应用生态，包括浏览器保存的登录凭据、支付卡信息、身份验证令牌及电子邮件账户内容。受影响平台涵盖Telegram、Discord、Steam与Roblox等高频使用服务。

同时，该恶意软件深入扫描Outlook邮箱、Slack工作空间及其他系统内个人与企业数据。它能自动解析来自Amazon、PayPal、Walmart、DoorDash和Uber Eats等平台的订单确认与收据文件，从而还原用户的住址、职业轨迹及消费偏好。

这种对加密钱包助记词与活跃会话数据的精准定位，凸显了用户必须加强端点安全监控的紧迫性。

分层部署的AI决策链启动攻击优化

根据思科Talos报告，VOLTA借助OpenRouter平台将窃取数据传输至多个外部AI模型。初始阶段采用Anthropic的Claude Opus 4.6进行初步评估；若未获有效输出，则依次调用Moonshot AI的Kimi K2与Google的Gemini 2.5 Flash模型。

系统会在每一轮尝试后检测模型响应状态，仅当请求被拒绝时才切换至下一选项。这些模型的核心任务是判断目标财务状况、识别高潜力资产并进行盈利排序，同时评估其网络防御强度。

研究人员指出，该恶意软件展现出远超一般窃密工具的整合能力——从基础数据采集到智能决策闭环，完整呈现了攻击者利用AI实现规模化、高回报金融攻击的战略意图。对于在本地设备上存放钱包密钥或财务记录的用户而言，强化安全防护已刻不容缓。