VOLTA-Stealer: KI ordnet Opfer nach finanziellem Wert ein
Cisco Talos hat Forschung zu einem Windows-Infostealer veröffentlicht, der mit den erbeuteten Daten etwas Ungewöhnliches tut: Er übergibt das gesamte Paket an ein Large Language Model und lässt sich sagen, wie viel das Opfer wert ist. Die Malware nennt sich VOLTA-AUTODOXER, kurz VOLTA, und der Talos-Forscher Ryan Fetterman hat sie in einem am 31. Oktober 2026 veröffentlichten Blogbeitrag dokumentiert. Breitere Berichterstattung folgte am 2. November von The Hacker News und Help Net Security.
Was gesammelt wird
VOLTA holt gespeicherte Zugangsdaten und Cookies aus Chromium-Browsern, Zahlungskarten, Kryptowallet-Dateien und Seed-Phrasen, Microsoft-OAuth-Token, SSH-Schlüssel und Cloud-Konfigurationen, Outlook- und Slack-Daten sowie Session-Token für Discord, Telegram, Steam, Battle.net und Roblox. Es gibt jedes gespeicherte WLAN-Profil im Klartext aus, macht Screenshots und vermerkt, ob ein iPhone-Backup vorhanden ist. Talos dokumentiert außerdem einen eingebetteten Wallet-Cracker, der bei Erfolg eine Zeile WALLET VAULTS CRACKED ins Log schreibt. Was das Sample auszeichnet, ist die Verpackung. Neben der Rohbeute stellt VOLTA etwas zusammen, das Talos ein strukturiertes Beweispaket über die Person hinter dem Rechner nennt: Geolokation und Wohnadresse, Arbeitgeber und E-Mail-Domain, ein abgeleitetes Geburtsjahr, die letzten vier Ziffern gespeicherter Karten, Slack-Workspace-Namen, Metadaten zur Dokument-Autorenschaft und eine Live-Bewertung des Roblox-Kontos des Opfers, abgerufen bei Rolimons.Ein Baukasten, keine Kampagne
VOLTA ist keine einzelne Binary. Seine Einstellungen liegen in sechs Template-Slots, die zur Kompilierzeit gefüllt werden, darunter das Telegram-Ziel und die API-Schlüssel für die Modellaufrufe. Fetterman liest das als Baukastenmodell: Der Autor verkauft Zugang, jeder Kunde liefert eigene Werte, und pro Bestellung entsteht eine separat kompilierte Binary. Die Slot-Werte sind verschlüsselt, aber mit einem Schlüssel, der aus dem SHA-256 zweier Konstanten im selben Executable abgeleitet wird, was Talos keinen sinnvollen Schutz nennt. Die operative Konsequenz: Es gibt keine angreifereigene Infrastruktur, die man beschlagnahmen könnte. Jeder Endpunkt, den das Sample kontaktiert, gehört einem Dritten. Der Stealer löscht nach dem Lauf außerdem sein Hauptprogramm, übrig bleibt nur ein mit Zeitstempel versehenes Ernte-Log in APPDATA.Drei Archive, ein Telegram-Postfach
Die Exfiltration läuft in drei Durchgängen, jeder erzeugt ein eigenes Archiv, das im Telegram des Betreibers landet:- volta_log.zip, direkt nach der Sammlung verschickt, mit Zugangsdaten, Cookies, Karten, Wallet-Daten, Session-Token, WLAN-Passwörtern und Screenshots.
- volta_dox.zip, nach dem Modellaufruf verschickt, mit demselben Material plus Identity_Report.txt und der Modellantwort als AI_Analysis.txt.
- volta_doxnet.zip, nur verschickt, wenn die Netzanreicherung etwas liefert, mit Treffern bei Gmail-Belegen und Bestellverläufen.
Der Prompt
Anfragen gehen an den Chat-Completions-Endpunkt von OpenRouter, mit handgebautem JSON-Body, ohne SDK, Temperatur 0.2 und einem Browser-User-Agent. Das Standardmodell ist anthropic/claude-opus-4.6. Sieht die Antwort nach einer Verweigerung aus, versucht der Job es erneut mit moonshotai/kimi-k2 und dann mit google/gemini-2.5-flash, wobei er auf Formulierungen wie I can’t und I’m not able achtet. Die Kette ist auf drei Modelle begrenzt. Der System-Prompt umfasst rund 240 Wörter und weist das Modell als forensischen Geheimdienstanalysten an, der eine Zielbewertung erstellt. Es soll das Paket als einzige zulässige Faktenquelle behandeln und sein eigenes Trainingswissen zum Subjekt ignorieren. Zu den geforderten Abschnitten gehören WHAT THEY’RE WORTH, das Wertsachen danach ordnet, wie leicht sie sich in Geld umwandeln lassen, und jedes mit low, medium oder high taggt, sowie THEIR OPSEC, das Sicherheitslage und Passworthygiene bewertet. Außerdem soll das Modell persönliche Identifikatoren wie Name, Adresse oder Universität mit den gewählten Passwörtern des Opfers verknüpfen.Identifiziere den Schritt, der die meiste anhaltende menschliche Aufmerksamkeit erfordert, und ersetze ihn durch einen Modellaufruf.Die verdrängte Arbeit ist nicht die Sammlung, die jeder Stealer automatisiert, sondern die Triage: das Lesen und Querverweisen, das ein Käufer sonst von Hand erledigen würde.