AI 助记词破解:VOLTA 恶意软件精准锁定加密资产
核心要点
思科 Talos 披露 VOLTA 恶意软件利用 Claude 等 AI 模型分析窃取数据,通过提取助记词与破解钱包密码,精准评估并锁定高价值加密资产受害者。
据 Woofun AI 消息,网络犯罪团伙正将 Anthropic 的 、谷歌的 以及月之暗面的 等主流人工智能模型转化为攻击武器,旨在从海量被入侵用户中精准筛选出持有高额加密货币的潜在受害者。思科 Talos 团队最新发布的报告揭示了名为 (简称 )的新型 Windows 恶意软件的核心运作机制:它不再局限于传统的凭证窃取,而是通过深度数据分析构建受害者画像,从而锁定最具盈利潜力的攻击目标。
这种从'广撒网'到'精准打击'的转变,标志着网络攻击手段向智能化、定制化方向的显著演进,对加密资产持有者构成了前所未有的隐蔽威胁。
与传统信息窃取型恶意软件仅关注密码和身份凭证不同,VOLTA 具备强大的数据整合与分析能力。它能够提取包括用于恢复账户的助记词在内的敏感加密货币钱包信息,使攻击者能够直接掌控相关数字资产。更令人担忧的是,该恶意软件还集成了钱包密码破解功能,对那些将钱包密码本地存储在电脑上的用户构成了致命风险。除了加密资产,VOLTA 的攻击范围广泛覆盖浏览器保存的密码、信用卡信息、认证 token、电子邮件账号,以及 Telegram、Discord、Steam 和 Roblox 等热门平台的活跃会话信息。
此外,它还能从 Outlook 账户和 Slack 工作空间中提取数据,并搜集感染系统上的其他个人及职业信息。为了进一步丰富受害者画像,VOLTA 会深入分析电子邮件账户,扫描 Gmail 中的订单确认信息及来自亚马逊、PayPal、沃尔玛、DoorDash 和优步送餐等平台的收据。通过这些碎片化数据,攻击者能够重构受害者的身份、家庭住址、工作状况及消费习惯,从而为后续的精准诈骗或勒索提供详尽的情报支持。
Woofun AI 整理数据显示,VOLTA 通过 服务将窃取到的数据发送给各类人工智能模型进行分析。其处理逻辑具有高度的自动化与容错性:首先尝试使用 Anthropic 的 模型处理数据;若该模型无法完成任务,VOLTA 会自动切换至月之暗面的 模型或谷歌的 模型继续尝试。在调用其他模型前,VOLTA 会检查是否存在拒绝响应,以确保数据输入的有效性。这些人工智能模型随后对收集到的数据进行综合分析,全面评估受害者的财务价值。该恶意软件不仅能识别有价值的资产,还能根据潜在盈利能力对资产进行排序,并评估受害者的网络安全水平。本质上,VOLTA 使得黑客无需手动筛选海量窃取数据,即可借助人工智能模型快速定位最具盈利潜力的目标,极大提升了攻击效率与成功率。
这一趋势表明,人工智能技术正被恶意利用于降低网络犯罪的门槛与成本,同时提高攻击的精准度。随着 AI 模型在数据处理与分析能力上的不断提升,未来类似的自动化攻击工具可能会更加普遍且难以检测。对于加密资产持有者而言,仅依靠传统的密码保护已不足以应对此类威胁,必须采取多重安全措施,如使用硬件钱包、定期更新软件、避免在本地存储敏感信息等,以增强自身的安全防护能力。这是继自动化钓鱼攻击之后,网络犯罪领域又一次显著的技术升级,值得整个行业高度警惕。

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