币圈界报道：

AI赋能的新型威胁：VOLTA恶意软件系统性锁定加密资产

网络安全机构思科Talos发布报告，揭示一种名为VOLTA的新型复杂恶意软件正在活跃，该程序专为Windows平台设计，通过集成人工智能技术对已泄露用户数据进行深度分析，以筛选出具备高经济价值的加密货币持有者作为攻击目标。

攻击策略转向精准化：从广撒网到靶向打击

区别于传统数据窃取工具，VOLTA具备构建受害者画像的能力。它不仅提取密码与会话凭证，更会基于所获信息生成详细行为档案，自动识别最具变现潜力的目标对象，显著降低人工甄别成本。

研究指出，其核心威胁在于对加密钱包恢复助记词的定向获取，同时内嵌突破多重安全防护机制的功能模块，对本地存储钱包数据的用户形成直接威胁。

该恶意软件将窃取的数据上传至外部AI模型，用于全面评估受害者的数字资产组合，并按潜在收益进行排序，实现攻击资源的高效配置。

跨平台情报收集能力覆盖广泛生态

VOLTA的渗透范围远超单一领域。据思科研究员Ryan Fetterman披露，其可捕获浏览器保存的登录凭据、信用卡详情、身份验证令牌及各类账户信息。

包括Telegram、Discord、Steam和Roblox在内的多个社交与游戏平台均在其监控列表中。此外，该软件还深入访问Outlook邮箱、Slack工作空间以及其他个人与企业级系统数据。

通过对Amazon、PayPal、Walmart、DoorDash和Uber Eats等平台的订单记录与收据信息进行挖掘，攻击者能够还原用户的居住地址、职业背景与消费偏好，进一步完善攻击画像。

分层调用AI模型构建智能决策链

VOLTA采用顺序式调用机制，借助OpenRouter接口将数据传递至多个主流AI模型。初始阶段使用Anthropic Claude Opus 4.6进行初步分析；若未达预期，则依次切换至Moonshot AI Kimi K2与Google Gemini 2.5 Flash。

在每一轮请求后，软件会检测模型响应状态，确保流程连续性。这些模型负责评估目标的财务实力、资产结构及整体安全防御水平，从而实现攻击优先级的动态调整。

Fetterman强调，该恶意软件展现出高度组织化的数据采集与智能处理架构，表明攻击者已超越简单窃密阶段，正迈向基于人工智能的主动选择性攻击模式。对于在本地设备上存放钱包密钥或财务资料的用户而言，强化终端防护与隔离存储已成为必要举措。