币圈界报道：

AI赋能的新型威胁：VOLTA恶意软件瞄准高净值数字资产

网络安全机构思科Talos发布最新报告，揭示一种名为VOLTA的先进恶意软件正悄然渗透Windows系统。该程序具备深度学习能力，能自动解析已泄露用户信息，识别出拥有加密货币资产的潜在目标。

攻击逻辑升级：从泛滥窃取转向精准猎杀

不同于传统间谍软件仅采集基础凭证，VOLTA具备智能筛选机制。它会构建受害者的综合画像，重点锁定可转化为经济收益的敏感数据，显著降低攻击者后期人工甄别成本。

尤其值得关注的是其对加密钱包恢复助记词的定向提取功能。对于将私钥或助记词存于本地设备的用户而言，这一特性构成直接且高危的威胁。

该恶意软件将收集到的信息上传至云端AI模型，由其完成对目标金融资产组合的全面评估，并按潜在回报率进行排序，实现攻击资源的最优配置。

跨平台数据渗透：覆盖数字生活全场景

VOLTA的采集范围极为广泛，不仅限于账户密码，还包括浏览器保存的支付卡信息、身份验证令牌及各类在线服务的活跃会话数据。

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。同时，它深入渗透企业协作工具如Slack，以及个人邮箱系统，尤其是Outlook账户。

通过分析来自Amazon、PayPal、Walmart、DoorDash和Uber Eats等平台的订单记录与收据，攻击者可还原用户的居住地、工作模式与消费偏好，为后续精准诈骗提供依据。

分层调用AI模型：构建自动化盈利评估体系

根据思科研究，VOLTA采用OpenRouter作为数据传输通道，依次调用多个主流AI模型执行分析任务。初始阶段使用Anthropic的Claude Opus 4.6，若结果不理想则切换至Moonshot AI的Kimi K2，最后尝试Google的Gemini 2.5 Flash。

每一轮模型调用前，软件会检测请求是否被拒绝，确保流程连续性。这些模型的核心职责是判断目标的资产价值与安全防护强度，并据此生成高潜力攻击清单。

研究人员指出，该架构表明攻击者已超越单纯数据窃取，进入以人工智能驱动的“收益最大化”阶段。对于依赖本地存储钱包信息或财务资料的用户，必须立即强化终端防护策略，避免成为智能化攻击的牺牲品。