币圈界报道：

AI赋能的新型威胁：VOLTA恶意软件瞄准加密财富

网络安全机构思科Talos披露了一种名为VOLTA的高级恶意软件，其专为Windows系统设计，采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资产持有者。

目标画像构建：基于行为模式锁定高潜力受害者

区别于传统数据盗取工具，VOLTA不满足于简单收集账号密码或会话凭证。它能对获取的信息进行综合评估，生成包含消费习惯、金融活动与数字资产分布的详细受害者画像，从而筛选出最具变现潜力的目标。

研究指出，该恶意软件特别关注加密钱包恢复助记词的提取，并集成专门功能突破钱包防护机制，对本地存储钱包数据的用户构成直接风险。

其核心策略是将劫持数据输入外部AI模型，全面扫描用户的数字资产组合，按潜在收益排序并制定后续攻击路径。

跨平台情报采集：覆盖数字生活全维度

VOLTA的渗透范围远超单一领域。研究人员确认其可窃取浏览器保存的登录凭证、信用卡信息、身份验证令牌以及各类在线账户数据。

包括Telegram、Discord、Steam和Roblox在内的多个流行社交与游戏平台均在其监控列表中。同时，该恶意软件也针对Outlook邮箱、Slack协作空间及其他企业级通信工具，挖掘来自Amazon、PayPal、Walmart、DoorDash及Uber Eats等平台的订单记录与收据。

这些数据被用于还原用户的地理位置、职业特征与日常消费模式，为后续精准勒索或资产转移提供支持。

动态模型调度：多轮AI评估提升攻击效率

根据思科Talos报告，VOLTA通过OpenRouter接口将窃取数据分发至多个外部AI模型执行分析。初始阶段使用Anthropic的Claude Opus 4.6；若未达成预期结果，则依次调用Moonshot AI的Kimi K2与Google的Gemini 2.5 Flash模型。

系统在切换模型前会检测请求是否被拒绝，确保资源高效利用。这些模型的任务不仅是评估财务资产价值，还包括判断目标系统的安全防御强度。

研究人员强调，这种多层次、智能化的数据处理架构表明，攻击者正从被动窃密转向主动筛选高回报目标。对于将钱包密钥、恢复短语或敏感财务文件存放在个人设备上的用户而言，强化终端防护已成为当务之急。