币圈界报道：

AI赋能的精准攻击：新型恶意软件VOLTA深度剖析

网络安全机构思科Talos披露了一种名为VOLTA的新型复杂恶意软件，其核心特征在于采用人工智能技术对已泄露的用户数据进行智能筛选，专精于定位具备高经济价值的加密货币持有者，目标直指Windows系统环境。

攻击逻辑升级：从泛化窃取转向高价值目标锁定

区别于传统数据抓取工具，VOLTA具备构建受害者画像的能力，通过对窃取信息的深度分析，优先识别可转化为直接经济收益的资产类型。这一机制显著降低了攻击者在海量数据中人工甄别的成本，使攻击更具针对性和效率。

尤其值得关注的是，该恶意软件能够提取加密钱包的恢复助记词，并集成专门设计的功能以绕过常见安全防护，对依赖本地存储钱包的用户形成直接威胁。

研究团队指出，所有劫持的数据将被送入外部AI模型进行综合评估，用以判定受害者的资产组合潜力，并按盈利预期排序，从而指导后续攻击策略。

跨平台信息收割网络全面展开

VOLTA的渗透范围覆盖多个主流应用生态。其能力包括读取浏览器保存的登录凭证、支付卡详情、身份验证令牌及电子邮件账户内容，同时监控Telegram、Discord、Steam和Roblox等即时通讯与游戏平台的活跃会话。

此外，该恶意软件还深入企业协作工具如Slack，并扫描Outlook邮箱，自动挖掘来自Amazon、PayPal、Walmart、DoorDash和Uber Eats等平台的订单确认单与收据，借此还原用户的居住地址、职业特征与消费偏好。

这种对敏感金融信息的精细化采集，凸显了当前数字身份保护的脆弱性，提醒用户必须加强对关键数据的防护。

分阶段部署的AI决策引擎运作机制

根据思科Talos报告，VOLTA通过OpenRouter接口将窃取数据传输至多个外部AI模型执行分析。初始阶段使用Anthropic的Claude Opus 4.6，若请求被拒，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响应状态，确保流程连续性。这些模型负责评估目标的财务状况、识别最具变现潜力的资产类别，并判断其网络安全防御能力。

研究人员强调，该恶意软件并非简单囤积数据，而是借助多模型协同推理，实现对潜在目标的智能化筛选。对于在本地设备上存放钱包密钥、助记词或财务记录的用户而言，亟需采取强化措施以抵御此类高级威胁。