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title: Ferramenta de roubo de dados VOLTA emprega modelos de linguagem para classificar vítimas por valor financeiro
url: https://www.dataloco.com/pt-br/ferramenta-de-roubo-de-dados-volta-emprega-modelos-de-linguagem-para-classificar-vitimas-por-valor-financeiro
published: 2026-11-03T20:21:16+00:00
language: pt-br
section: Segurança
source: https://habr.com/ru/news/1102226/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=1102226
organizations: OpenRouter
publisher: Dataloco
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# Ferramenta de roubo de dados VOLTA emprega modelos de linguagem para classificar vítimas por valor financeiro

Pesquisadores identificaram uma nova variante de software malicioso, designada como VOLTA-AUTODOXER, que integra modelos de linguagem de grande porte para analisar e ranquear as vítimas com base no potencial de lucro financeiro. O programa opera em sistemas Windows e foi desenvolvido para extrair uma vasta gama de informações pessoais e digitais antes de encaminhar os dados para processamento por inteligência artificial.

O mecanismo de coleta abrange credenciais de navegadores baseados em Chromium, Firefox e Thunderbird, incluindo senhas, cookies e dados de cartões de pagamento. A ferramenta também acessa perfis de e-mail do Outlook, espaços de trabalho no Slack, sessões de plataformas como Steam, Battle.net, Discord, Telegram e Roblox. Além disso, o software captura tokens de autenticação do Microsoft OAuth, chaves de serviços de nuvem e SSH, configurações de redes Wi-Fi e até mesmo capturas de tela. O processo inclui o uso de uma ferramenta embutida para quebrar a criptografia de carteiras de criptomoedas, registrando os resultados em uma seção específica do relatório de ataque.

Após a coleta, os dados são organizados em um pacote estruturado que inclui geolocalização, endereço residencial, local de trabalho, ano de nascimento estimado, os últimos quatro dígitos de cartões, metadados de documentos e a avaliação de valor de contas em jogos. O malware utiliza tokens de sessão roubados para enriquecer esse perfil, buscando recibos de compras no Gmail para confirmar endereços, extraindo histórico de pedidos de serviços de entrega e coletando informações adicionais através de contas de comunicação.

O pacote de dados é serializado e enviado via requisição POST para a plataforma OpenRouter. Um prompt de sistema instrui o modelo de linguagem a atuar como um analista responsável por coletar e avaliar dados sobre o alvo. A saída esperada inclui uma seção de valor, que classifica os ativos em níveis de monetização baixa, média ou alta, e uma seção de segurança, que avalia a robustez das defesas da vítima e a qualidade das senhas utilizadas. O modelo transforma o log bruto de credenciais em um dossiê estruturado, priorizando a informação e fornecendo referências às fontes originais.

A configuração técnica revela uma intenção de precisão, com o parâmetro de temperatura fixado em 0,2 para reduzir a aleatoriedade do texto gerado. Os desenvolvedores implementaram uma arquitetura em cascata que permite a troca automática para outros modelos caso o principal recuse a tarefa, indicando que os operadores anteciparam a existência de mecanismos de proteção embutidos nas plataformas de inteligência artificial. O software possui a capacidade de se autoexcluir após a execução e não depende de infraestrutura controlada diretamente pelos atacantes para o envio dos dados.

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