マルウェアがLLMを利用して被害者の価値をランク付け

AIによる評価：VOLTAインフォスティーラーにおけるモデル駆動型の被害者優先順位付け

［画像：VOLTAインフォスティーラーのワークフロー］

土曜日, 2026年10月31日 08:00

• VOLTAは、オプションのAI統合レイヤーを持つ成熟したスティール型インプラントです。認証情報、セッション、仮想通貨ウォレットを窃取した後、VOLTAは構造化された証拠バンドルをLLMに送信し、被害者の資産を収益化価値でランク付けします。
• モデルがターゲット評価の実行を拒否した場合、VOLTAは3つのモデルのチェーンにフォールバックします。これは直接的なエンジニアリング努力と、モデルのガードレールに当たるという期待を示唆しています。
• このスティール型は自己削除型であり、攻撃者所有のインフラストラクチャはありません。AI統合の新規性は、従来のマルウェア機能をサポートするのではなく、オペレーターに代わってインテリジェンスアナリストとして機能することです。

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サイバー犯罪の世界には新しい考え方があります――広範囲に網を張り、すべてを盗み、AIに詳細を整理させるのです。「VOLTA-AUTODOXER」と自称する新しいマルウェアが、CAIRNリサーチの取り組みを通じて浮上しました。これは、窃取後のワークフローをLLMを活用した被害者プロファイリング段階で拡張する、自己削除型のWindowsインフォスティーラーです。

ブラウザのパスワード、クッキー、支払いカード、仮想通貨ウォレットのシードフレーズ、Discord、Telegram、Steam、Robloxのセッション、Microsoft OAuthトークン、SSHおよびクラウドプロバイダーのキー、Wi-Fiプロファイル、スクリーンショットといった標準的なスティール型の収集物に加えて、VOLTAはコンピューターの背後にいる人物に関する構造化された証拠バンドルを作成します。このバンドルには、ジオロケーションと自宅住所、雇用主と雇用主のドメイン、推測される生年、カードの下4桁、Slackワークスペース、ドキュメントの作成者メタデータ、iPhoneバックアップの兆候、およびライブのRobloxアカウント評価が含まれます。さらに、窃取したセッションアクセスを利用してそのバンドルをさらに充実させます。例えば、被害者のGmailを検索して購入レシートから自宅住所を確認したり、UberEatsやDoorDashの注文履歴を取得したり、窃取したトークン経由でDiscordアカウントを充実させたりします。

バンドルはシリアライズされ、モデルに「フォレンジックインテリジェンスアナリストとしてターゲット評価を作成する」よう指示するシステムプロンプトとともにOpenRouterにPOSTされます。要求される出力には、「WHAT THEY'RE WORTH」（収益化価値による高/中/低のランク付け）というタイトルのセクションと、「THEIR OPSEC」（被害者のセキュリティ体制とパスワード衛生状態の評価）というセクションが含まれます。モデルはオペレーターのトリアージアナリストとして機能し、生の認証情報ログを被害者とその収益化可能な資産の優先順位付けされ、引用付きの証拠に基づいた詳細なレポートに変換します。

［画像：VOLTA-AUTODOXERのワークフロー］

AIの設定：「広くではなく深く…率直に、具体的に、正確に。」

VOLTAは、モデルの拒否に遭遇した場合に回復力のあるフォールバックを行うために、マルチモデルアーキテクチャを使用しています。各応答で「I can’t」や「I’m not able」といったフレーズをチェックしてから、最大3つのモデルのチェーンに渡します。

［画像：ハードコードされたモデル選択］

［画像：kimi-k2、そしてgemini-2.5-flashへのフォールバックモデル選択］

モデルの温度は、LLMによって生成されるテキストのランダム性と予測可能性を制御します。低くハードコードされた温度値（0.2）は、攻撃者が精度と一貫性を重視していることを示唆しています。マルウェアは、失敗した場合にカスケードするモデルのチェーンも採用しています。このマルチモデルアーキテクチャは、オペレーターが拒否に遭遇することを予期しており、フォールバックがより小さく、より寛容な数個のモデルにピボットすることを示唆しています。

システムプロンプトは、オペレーターのユースケースを直接明らかにしています。監査可能な引用の追跡に裏付けられた、被害者のターゲットとしての適合性に関する簡潔な分析評価を生成することです。

［画像：VOLTAの生のシステムプロンプト］

プロンプトはまた、通常とは異なるものを要求していますが、エージェントが得意とすることです。それは、疎で断片的なデータ間の関連性を見つけることです。例えば、被害者の名前、住所、大学とパスワードのパターンとの関連性を奨励します。この場合、モデルはデータを見つけるよう求められているのではなく、スクレイピングされたデータの価値を拡張する有用な推論を行うために、データを拡張するよう求められています。

スティール型の機能

VOLTAの機能は、現代のデジタルライフの記録と直接一致しており、基本的な認証情報窃取をはるかに超えています。一度のスキャンで、スティール型はChromiumベースのブラウザ全体からブラウザの認証情報、クッキー、保存された支払いカードを抽出できます。FirefoxとThunderbird、Outlookプロファイル、Slackワークスペース、SteamとBattle.netのセッション、Discordトークン、Telegramセッション、Robloxアカウント、SSHおよびクラウドプロバイダーの設定ファイル（gcloud、OpenVPN、Hide.me）にも対応しています。VOLTAは仮想通貨ウォレットをコピーするだけでなく、埋め込まれたクラッカーをインラインでウォレットに対して実行し、その結果を自身のレポートの「WALLET VAULTS CRACKED」という行に書き込みます。

マシン上の保存されているすべてのWi-Fiパスワードは、WlanGetProfileListへの直接呼び出しを通じて取得され、プレーンテキストでダンプされます。

［画像：VOLTAはホスト上の保存されているすべてのWi-Fiネットワークのプレーンテキストパスワードをダンプします］

［画像：整理された収集ターゲット］

VOLTAをコモディティスティール型と本当に差別化しているのは、初期収集の後に行われることです。窃取したセッションを利用して被害者のデータを深く掘り下げるライブエンリッチメントパスがあります。例えば、被害者自身の認証済みGmailトークンを使用して、Amazon、DoorDash、Uber Eats、Grubhub、Walmart、PayPalからのレシートを検索し、それらのレシートをレビューして確認済みの自宅住所を確立します。窃取したUber EatsとDoorDashのセッションは、注文履歴のために直接呼び出されます。Discordトークンは、被害者のアカウントプロファイルを充実させるために再利用されます。Robloxのインベントリは、ライブの「Rolimons[ . ]com」ルックアップを通じて評価されます。

［画像：そう、あなたのUber Eatsの履歴は今や潜在的な負債となり得ます］

収集とエンリッチメントのステージが完了した後、データはローカルで「Identity_Report.txt」というファイルに組み立てられ、構造化されます。このファイルはJSONとしてバンドルにシリアライズされ、システムプロンプトとともにOpenRouterにPOSTされます。返されたペイロードは「AI_Analysis.txt」として受信されます。両方のファイルは「volta_dox.zip」で一緒に流出します。

［画像：VOLTAの流出は3つのステージで発生する可能性があります：1）スティール型実行後（「volta_log.zip」）、2）AI呼び出し後（「volta_dox.zip」）、3）ネットワークエンリッチメントが何かを生成した場合（「volta_doxnet.zip」）］

推論の往復は、結果が流出する前に、すべて被害者自身のネットワーク接続を介して、自身のマシン上で行われます。

デプロイメントモデル

Telegramチャンネル、APIキー、設定をコードに直接ハードコードする代わりに（おそらく個人使用のツールを書く人が行うことでしょう）、VOLTAはビルド時に埋められる6つの交換可能なスロットを持つテンプレートを使用します。

これはビルダーモデルを示唆しています。作者はアクセスを販売し、顧客は自身の値を指定し、ビルダーは注文ごとにカスタムバイナリをコンパイルします。それらのスロットの認証情報は暗号化されていますが、意味のある方法ではありません。キーは同じバイナリ内にある2つの定数のSHA-256ですが、おそらく顧客はAPIキーがプレーンテキストで置かれていないことを期待しているためであり、実際の保護を提供するためではありません。ファイルをリバースエンジニアリングした人は誰でもそれらを回復できます。

もしVOLTAが実際に商品化されたマルウェアであるなら、AIの証拠機能は作者が自身の運用で発明したものではありません。それは、あらゆるレベルの洗練度を持つ顧客が、それを被害者に向け、Telegram受信トレイでランク付けされたターゲット評価を受け取り始めることを可能にする機能です。

このマルウェアで観察されたすべてのエンドポイントはサードパーティによって制御されています。アクター所有のインフラストラクチャはありません。

対抗策

VOLTAのトークン窃取機能の多くは、ChromeのApp-Bound Encryption（ABE）をバイパスする技術に依存しています。--headlessオプション付きでChromeを起動できるプロセスを制限するアプリケーション制御ポリシーは、ABEの復号パスを完全にブロックします。最低限、開発者として知られているプロセス以外のプロセスから--headlessオプション付きでChromeが起動されたときにアラートを出すこともできます。ハードウェアバックストアに認証情報を保存するためのベストプラクティスも適用されます。

侵害が発生した場合、メインの実行可能ファイルは自己削除している可能性がありますが、ユーザーは「APPDATA%\volta_debug.txt」ファイルを保存しようと試みるべきです。これはタイムスタンプ付きの収集ログであり、何が収集されたか、LLM呼び出しが成功したかどうかの記録を含んでいます。潜在的に侵害された可能性のあるトークンをすべて取り消し、パスワードを変更してください。仮想通貨ウォレットについては、シードフレーズがディスク上のプレーンテキストにあった場合、ウォレットは完全に侵害されたとみなし、資金をエアギャップデバイスで生成されたシードを持つ新しいウォレットに移行してください。

結論

VOLTAは、オペレーターの分析作業を軽減するためだけに、後期のAIレイヤーが追加された成熟したスティール型です。ここでのAI改善の軸は、速度や規模ではなく、労力の置き換えです。これはCLOSEDQUORUMで見られるのと同じロジックですが、異なるフェーズに適用されています。これらのインプラントは同じ根本的なロジックを反映しています。最も持続的な人間の注意を必要とするステップを特定し、それをモデル呼び出しに置き換えます。防御者にとっての問題は、このパターンが他の場所に出現するかどうかではなく、次にどのフェーズに触れるかです。

［画像：エンドツーエンドのVOLTAワークフロー］

注視すべき第二のトレンドは、モデルの拒否に遭遇することを予期し、回復力を構築するためのアプローチです。この場合、ClaudeからKimi、Geminiへのフォールバックチェーンと、キーが存在しない場合にLLMステージなしで実行できる機能が含まれます。マルウェアにおけるAI統合が成熟するにつれて、拒否に対する回復力は標準的な設計要件になる可能性があります。

両方のトレンドの根底にある未解決の疑問は、クリムウェアにおける労力の置き換えが、運用上の敷居を下げたり、規模の天井を上げたり、あるいはその両方によって、状況を意味のある方法で変化させるかどうかです。サイバー犯罪の運用は常に機会主義的であり、洗練度のバーは常に想定よりも低かったですが、広範囲な網と、自己分類する広範囲な網の間には違いがあります。

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