Sicherheit · 4. November 2026
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Schadsoftware VOLTA nutzt Sprachmodelle zur Bewertung von Opfern
Forscher haben einen neuen Datenklau-Wurm namens VOLTA identifiziert, der große Sprachmodelle einsetzt, um gestohlene Informationen zu analysieren und die finanziellen Werte der betroffenen Nutzer zu bewerten. Die Software sammelt eine Vielzahl sensibler Daten und überträgt diese an eine künstliche Intelligenz, die als Analyst fungiert und die Beute nach ihrer potenziellen Verwertbarkeit sortiert.
Das Programm, das im Rahmen der CAIRN-Forschung als VOLTA-AUTODOXER bezeichnet wird, ist für Windows-Systeme entwickelt und besitzt die Fähigkeit, sich nach der Ausführung selbst zu löschen. Es greift auf eine breite Palette digitaler Spuren zu, darunter gespeicherte Passwörter, Cookies und Zahlungsdaten aus Chromium-basierten Browsern sowie Firefox und Thunderbird. Zusätzlich werden Outlook-Profile, Slack-Arbeitsbereiche, Steam- und Battle.net-Sitzungen, Discord-Tokens, Telegram-Sitzungen und Roblox-Konten kompromittiert. Auch Konfigurationsdateien für SSH und Cloud-Dienste wie gcloud, OpenVPN und Hide.me werden abgerufen. Ein besonderes Merkmal ist die Nutzung eines integrierten Werkzeugs zum Knacken von Krypto-Wallet-Vaults, wobei die Ergebnisse in einem speziellen Berichtsbereich dokumentiert werden.
Nach der Datenerhebung erstellt VOLTA ein strukturiertes Profil des Opfers. Dieses enthält Geolokalisierung, Wohnadresse, Arbeitgeber, geschätztes Geburtsjahr, die letzten vier Ziffern von Kreditkarten, Dokumenten-Metadaten und Hinweise auf iPhone-Backups. Mit Hilfe gestohlener Sitzungstokens wird das Profil weiter angereichert, indem beispielsweise Kaufbelege in Gmail zur Adressbestätigung herangezogen oder Bestellhistorien aus Lieferdiensten wie UberEats und DoorDash extrahiert werden. Diese Informationen werden serialisiert und über eine POST-Anfrage an die Plattform OpenRouter gesendet.
Der Systemprompt weist dem Sprachmodell die Rolle eines Analysten zu, der Daten sammelt und bewertet. Das Modell soll einen Bericht erstellen, der die Opfer nach ihrer Monetarisierungsfähigkeit in niedrig, mittel oder hoch einteilt und deren Sicherheitspraktiken bewertet. Die Temperatur des Modells ist auf einen niedrigen Wert von 0,2 festgelegt, was auf eine Priorisierung von Genauigkeit und Konsistenz hindeutet. Sollte das primäre Modell die Bewertung verweigern, wechselt die Software automatisch zu einer Kette aus drei anderen Modellen. Diese Architektur zeigt, dass die Entwickler die vorhandenen Schutzmechanismen der Modelle berücksichtigt und einen Fallback-Prozess für den Fall von Ablehnungen vorgesehen haben.