VOLTAが大規模言語モデルで被害者の資産価値を評価

pastel spheres on gradient background — Milad Fakurian / Unsplash

研究者が、Windows向けの自己削除型データ窃取ツールVOLTAの新たな機能について報告した。このツールは、窃取した情報を大規模言語モデルに送信し、被害者の潜在的な経済的価値を評価する仕組みを備えている。

VOLTAは、ブラウザのパスワード、クッキー、決済カード情報、暗号資産ウォレットのシードフレーズ、DiscordやTelegram、Steam、Robloxのセッションデータ、Microsoft OAuthトークン、SSH鍵、クラウドサービス鍵、Wi-Fiプロファイル、スクリーンショットなどを収集する。さらに、地理情報、勤務先、推定生年、カード番号の下4桁、Slackワークスペース、文書メタデータ、iPhoneバックアップの有無、Robloxアカウントの推定価値を含む構造化されたデータパッケージを作成する。窃取したセッショントークンを用いて、Gmailの購入履歴、UberEatsやDoorDashの注文履歴、Discordの追加情報も収集し、パッケージを補強する。

このデータパッケージはOpenRouterプラットフォームへPOSTリクエストで送信される。システムプロンプトは、モデルに「ターゲットデータの収集と評価を行うアナリスト」として振る舞うよう指示し、「価値」と「セキュリティ」のセクションを含む報告書の作成を要求する。資産は貨幣化の潜在力に基づき低、中、高に分類され、被害者のセキュリティ対策とパスワードの質も評価される。モデルは生ログを構造化された被害者情報に変換し、優先順位付けと出典へのリンクを付与する。

モデルの温度パラメータは0.2に固定されており、正確性と一貫性が重視されている。モデルが評価を拒否した場合、VOLTAは3つの代替モデルへのカスケード処理に切り替える。この設計は、モデルの保護機構を考慮した意図的なエンジニアリングを示している。VOLTAは攻撃者のインフラストラクチャを使用せず、自己削除機能を持つ。Chromium系ブラウザ、Firefox、Thunderbird、Outlook、Slack、Steam、Battle.net、Discord、Telegram、Roblox、SSH、gcloud、OpenVPN、Hide.meの設定ファイルも対象とする。暗号資産ウォレットは単なるコピーではなく、内蔵ツールで解読し、結果を報告書に記録する。