VOLTA infostealer verwandelt gestohlene Daten in KI-Dossiers
VOLTA infostealer, eine zum Diebstahl von Informationen entwickelte Windows-Malware, nutzt künstliche Intelligenz, um rohe Kontodaten in priorisierte Dossiers über Opfer und deren potenziellen finanziellen Wert zu verwandeln. Cisco Talos zufolge übermittelt die Malware, die auch VOLTA-AUTODOXER oder VOLTA genannt wird, die gesammelten Beweise an ein large language model (LLM), ein KI-System zur Analyse und Erzeugung von Sprache, sodass die Betreiber nicht jeden gestohlenen record selbst prüfen müssen.
VOLTA sammelt ein breites Spektrum persönlicher und geschäftlicher Daten. Zu den Zielen gehören Passwörter und cookies aus Chromium-basierten Browsern, wobei cookies Browser-Datensätze sind, durch die ein Benutzer angemeldet bleiben kann. Die Malware sucht außerdem in Outlook-Profilen und Slack-Workspaces sowie nach Zahlungskartendaten, seed phrases von Kryptowährungs-wallets, Sessions von Discord, Telegram, Steam und Roblox, Microsoft OAuth tokens zur Autorisierung des Kontozugriffs, Wi-Fi-Profilen und Screenshots. Darüber hinaus entwendet die Malware SSH- und Cloud-Provider-Keys, also digitale Credentials, die den Zugriff auf entfernte Systeme und Cloud-Ressourcen ermöglichen können.
Cisco Talos stellte fest, dass VOLTA dieses Material zu einem strukturierten Beweispaket zusammenstellt, das die Person beschreiben soll, die den kompromittierten Computer verwendet. Das Dossier kann Geolokalisierungs- und Wohnadressdaten, den Arbeitgeber und dessen Domain, ein abgeleitetes Geburtsjahr, die letzten vier Ziffern von Karten, Slack-Workspaces, Metadaten zur Urheberschaft von Dokumenten, Hinweise auf iPhone-Backups und eine aktuelle Bewertung eines Roblox-Kontos enthalten. Damit erhält ein Betreiber mehr Kontext als durch eine gewöhnliche Liste gestohlener Passwörter.
Die Malware verwendet außerdem eine bestehende gestohlene Session, um das Gmail-Konto des Opfers nach Belegen zu durchsuchen. Sie sucht nach Nachrichten im Zusammenhang mit Amazon, DoorDash, Uber Eats, Grubhub, Walmart und PayPal und extrahiert Bestelldaten, mit denen sich eine Wohnadresse bestätigen lässt. Nach der Erfassung serialisiert VOLTA die Beweise, das heißt, die Daten werden in ein Format verpackt, das ein anderes System verarbeiten kann, und sendet sie über OpenRouter, ein Gateway, das Anfragen an verschiedene KI-Modelle weiterleitet.
Das Standardmodell ist Claude Opus 4.6 von Anthropic. Schlägt diese Anfrage fehl, kann VOLTA zu Kimi K2 von Moonshot AI und anschließend zu Gemini 2.5 Flash von Google wechseln. Talos zufolge prüft die Malware Antworten auf Formulierungen, die darauf hinweisen, dass ein Modell die Anfrage abgelehnt hat, etwa Aussagen, dass es der Aufforderung nicht nachkommen könne. Danach probiert sie das nächste Modell in einer Kette aus bis zu drei Modellen aus. Dieses Multi-Model-Design soll dafür sorgen, dass die Analyse weiter funktioniert, wenn ein Dienst die Aufgabe ablehnt.
Ein 240 Wörter langer system prompt, also eine Reihe von Anweisungen, die steuert, wie ein KI-Modell antwortet, weist das Modell an, als Analyst für forensische Erkenntnisse zu agieren. Zudem wird das System angewiesen, sich ausschließlich auf das bereitgestellte Beweispaket zu stützen und keine Fakten aus seinen Trainingsdaten hinzuzufügen. Die angeforderte Bewertung enthält einen Abschnitt, der Wertgegenstände nach ihrem Monetarisierungspotenzial als niedrig, mittel oder hoch einstuft, sowie eine Beurteilung der operational security und der Passwortgewohnheiten des Opfers. Talos beschreibt das Modell als Triage-Analysten, der ein Credential-Log in ein priorisiertes Dossier mit Verweisen auf die zugrunde liegenden gestohlenen Beweise umwandelt.
Die exfiltration, also die unbefugte Übertragung von Daten aus einem Gerät, erfolgt in drei Phasen über Telegram. Unmittelbar nach der Ausführung sendet VOLTA Browser-Passwörter, cookies, Kartendaten, Kryptowährungsinformationen, Tokens von Discord, Steam und Roblox, Wi-Fi-Passwörter und Screenshots. Eine zweite Übertragung erfolgt nach der KI-Anfrage und enthält sowohl die erfassten Informationen als auch die Analyse des Modells. Nach dem live enrichment wird ein abschließendes Paket gesendet, das auch die über die gestohlene Session gefundenen Gmail-Belege und Bestellverläufe enthält.
VOLTA enthält außerdem ein build-time template mit sechs konfigurierbaren Feldern, darunter das Telegram-Ziel, application programming interface (API) keys für den Zugriff auf Online-Dienste und weitere Einstellungen. Talos zufolge könnte dieses Design darauf hindeuten, dass der Autor Kunden ein Builder-Kit anbietet oder einen maßgeschneiderten Dienst betreibt, der für jede Bestellung eine separate ausführbare Datei erstellt. Dieser Status bleibt ungewiss. Falls die Software als Commodity-Malware verkauft wird, würde die Einstufungsfunktion Kunden mit geringen technischen Kenntnissen ermöglichen, priorisierte Opferbewertungen direkt über Telegram zu erhalten. Talos beschreibt VOLTA als ausgereiften stealer, dem in einer späten Entwicklungsphase vor allem deshalb eine KI-Komponente hinzugefügt wurde, um den Analyseaufwand für den Betreiber zu verringern.
Die Erkenntnisse veranschaulichen einen breiteren Einsatz generativer KI in kriminellen Arbeitsabläufen. Zscaler ThreatLabz zufolge eignet sich die Technologie dazu, große Materialmengen zu klassifizieren und zu durchsuchen, nachdem ein Angreifer Zugriff auf ein System erlangt hat. Sie kann dabei helfen, wertvolle oder sensible Daten für einen Diebstahl oder für die Verschlüsselung in einer späteren Phase zu finden. Ein ransomware-Betreiber könnte diesen Ansatz beispielsweise verwenden, um die sensibelsten Informationen in einem kompromittierten Netzwerk zu identifizieren und den Druck auf das Opfer zur Zahlung zu erhöhen.
Cisco Talos beschrieb vor Kurzem außerdem NIK C2, ein Go-basiertes Windows remote access tool, das eine dauerhafte Kontrolle über kompromittierte Hosts ermöglicht. command-and-control (C2) ist die Infrastruktur, über die ein Angreifer Anweisungen an infizierte Geräte sendet. NIK C2 unterstützt mehr als 52 Befehle und umfasst remote access, Credential-Diebstahl, keylogging zur Aufzeichnung von Tastatureingaben, Überwachung, defence evasion und ransomware-Funktionen. Es integriert außerdem einen OpenAI-Client, sodass gestohlene Daten noch während derselben kompromittierten Session analysiert werden können, anstatt sie erst später zu verarbeiten.
NIK C2 prüft zunächst, ob der Angreifer einen OpenAI API key bereitgestellt hat. Ist dies nicht der Fall, durchsucht es die Umgebungsvariablen des Opfers, also von Programmen verwendete Systemeinstellungen, nach der Zeichenfolge "OPENAI_API_KEY" und verwendet alle passenden Credentials, die es findet. Dies ist LLMjacking: Dabei wird der KI-Zugang einer anderen Person gestohlen, damit der Angreifer seine Aufgaben darüber ausführen kann, während der rechtmäßige Eigentümer für die Rechenressourcen bezahlt. Talos zufolge handelt es sich dabei um eine bewusst vorgesehene Betriebsfunktion und nicht lediglich um eine Ausweichlösung. Außerdem kann sie die Feststellung erschweren, wer die Anfragen übermittelt hat. Indem Erfassung und Analyse in einer durchgehenden Session kombiniert werden, könnte das Framework Verarbeitungsverzögerungen beseitigen, die Verteidigern bislang Zeit zur Erkennung der Aktivität verschafften.
Für Unternehmen, die diese Art von Gefährdung ihrer Credentials und Infrastruktur bewerten, bietet AEU-I sicherheitsorientierte IT-, Infrastruktur- und Beratungsleistungen. VOLTA und NIK C2 zeigen, dass gestohlene Daten nicht mehr lediglich gesammelt werden: KI-Systeme können sie sofort organisieren, die wertvollsten Konten identifizieren und den Aufwand reduzieren, der zur Ausnutzung einer kompromittierten Person oder Organisation erforderlich ist.