思科Talos发现新恶意软件Volta-Autodoxer，利用大模型自动分析受害者数据

网络安全公司思科Talos的研究人员发现了一种名为“Volta-Autodoxer”的新型信息窃取恶意软件。据WIRED报道，该恶意软件在传统的凭证窃取功能基础上，集成了大型语言模型（LLM）来分析窃取到的数据，从而自动构建受害者画像并识别高价值目标。

Volta-Autodoxer首先从受感染设备中收集浏览器密码、OAuth令牌、Cookie、支付卡信息以及Discord和Telegram等应用的活跃会话。随后，它利用这些初步发现进行第二轮深度扫描，通过访问Gmail等核心账户获取UberEats或DoorDash的收据和订单历史，以完善受害者的位置和生活习惯信息。

收集完成后，恶意软件将数据打包并通过OpenRouter服务发送给AI模型进行分析。其默认请求Anthropic的Claude Opus 4.6，若被拒绝则回退至Moonshot AI的Kimi K2或Google的Gemini 2.5 Flash。内置的提示词要求AI扮演“取证情报分析师”，生成包含受害者身份、资产状况和操作安全（Opsec）评估的结构化报告。

思科Talos研究员Ryan Fetterman指出，这种自动化分诊功能使攻击者能更快地锁定高价值目标，从而在认证令牌过期前更有效地利用窃取的凭证。尽管目前尚未追踪到该恶意软件在野外的实际使用情况，但这一趋势表明商业LLM正被用于增强传统恶意软件的能力。