币圈界报道：

AI赋能新型勒索工具VOLTA：专攻高净值加密持有者

网络安全机构思科Talos最新报告揭示了一种名为VOLTA的复杂恶意程序，该程序针对Windows环境，借助人工智能技术对已泄露用户信息进行深度挖掘，以识别具备高经济价值的加密资产持有者。

目标导向型攻击：从数据采集到资产定位

区别于传统批量窃密行为，VOLTA具备自主画像能力。它不仅提取账户凭证，更会构建包含消费习惯、资产分布与账户活跃度的综合档案，从而筛选出最可能被成功渗透的目标。

研究指出，其核心功能之一是破解并提取加密钱包的恢复助记词，同时集成多种绕过安全机制的技术模块，直接威胁本地存储钱包用户的资产安全。

所有窃取信息将上传至云端AI系统，由算法评估受害者财务结构，优先标记潜在收益最高的目标，实现攻击资源的精准投放。

跨平台情报收集：覆盖个人与企业数字足迹

VOLTA的数据采集范围广泛，涵盖浏览器保存的登录凭据、信用卡信息、身份验证令牌以及各类即时通讯平台（如Telegram、Discord、Steam、Roblox）的活跃会话。

此外，其监控延伸至Outlook邮箱、Slack工作空间等协作工具，自动解析来自Amazon、PayPal、Walmart、DoorDash及Uber Eats等平台的订单记录与收据，进而还原用户的居住地、职业特征与消费偏好。

这种全方位数据整合能力，使攻击者能快速判断目标的财务状况与防御强度，为后续定向攻击提供决策支持。

分阶段调用外部AI模型完成智能研判

该恶意软件采用分层式模型调度策略，通过OpenRouter接口依次调用多个主流AI服务。初始阶段使用Anthropic的Claude Opus 4.6进行初步分析；若未达预期，则切换至Moonshot AI的Kimi K2和Google Gemini 2.5 Flash模型。

每次切换前，系统会检测模型响应状态，确保请求被接受后才继续执行。这些模型负责评估受害者的资产组合价值、盈利潜力排序，并辅助判断其网络防护能力。

思科研究员Ryan Fetterman强调，这一架构表明攻击者已不再依赖盲目尝试，而是构建了基于人工智能的自动化财富筛选管道，显著提升攻击效率。对于在本地设备中存放钱包密钥或财务资料的用户而言，强化终端防护刻不容缓。