Datenklau-Malware lässt Claude & Co. Opfer nach Wert ranken

Worum es geht

Die Sicherheitsforscher von Cisco Talos haben eine neue Schadsoftware beschrieben, die sich selbst „VOLTA-AUTODOXER“ nennt. Es handelt sich um einen Infostealer für Windows – ein Programm, das Zugangsdaten und andere Daten vom Rechner stiehlt. Neu ist, dass die Malware die Beute nicht einfach nur abliefert, sondern sie an ein großes Sprachmodell (LLM) schickt. Das Modell soll bewerten, welche Daten des Opfers sich am besten zu Geld machen lassen. Entdeckt wurde die Software über die Forschungsinitiative CAIRN, mit der Talos Hacking-Werkzeuge mit KI-Anteil aufspürt. Wired berichtete exklusiv ebenfalls darüber, laut mezha.net.

Was VOLTA stiehlt

Der Stealer ist laut Talos ausgereift und sammelt breit:

• Passwörter, Cookies und gespeicherte Zahlungskarten aus Chromium-Browsern, außerdem Firefox, Thunderbird und Outlook-Profile
• Seed-Phrasen von Kryptowallets (die „Wiederherstellungswörter“); ein eingebauter Cracker knackt Wallet-Tresore direkt auf dem Rechner
• Sitzungen von Discord, Telegram, Steam, Battle.net und Roblox, Slack-Workspaces, Microsoft-OAuth-Tokens
• SSH- und Cloud-Schlüssel (gcloud, OpenVPN, Hide.me), alle gespeicherten WLAN-Passwörter und Screenshots

Die Auswahl wirkt laut Wired-Bericht auf jüngere, sehr online-aktive Nutzer zugeschnitten.

Anreicherung mit gestohlenen Sitzungen

Besonders ist die zweite Phase. Mit den gestohlenen Zugängen reichert VOLTA das Profil an: Es durchsucht das Gmail-Postfach nach Quittungen von Amazon, DoorDash, Uber Eats, Grubhub, Walmart und PayPal, um eine Wohnadresse zu bestätigen. Es ruft Bestellhistorien von Uber Eats und DoorDash ab, ergänzt Discord-Profile über den Token und bewertet Roblox-Inventare live über Rolimons. Das Ergebnis steht zunächst lokal in „Identity_Report.txt“. Darin stecken unter anderem Standort und Adresse, Arbeitgeber, geschätztes Geburtsjahr, die letzten vier Kartenziffern, Autorenmetadaten von Dokumenten und Hinweise auf iPhone-Backups.

Der KI-Schritt

Das Paket wird als JSON an OpenRouter geschickt – einen Dienst, der Anfragen an viele KI-Anbieter weiterleitet. Der Systemprompt (laut Wired rund 240 Wörter) weist das Modell an, als „forensischer Geheimdienstanalyst“ eine Zielbewertung zu schreiben. Verlangt werden eine Kurzzusammenfassung, ein Abschnitt „WHAT THEY'RE WORTH“ mit Wertgegenständen nach Verwertbarkeit (niedrig/mittel/hoch) und ein Abschnitt „THEIR OPSEC“ zur Sicherheitslage und Passworthygiene des Opfers. Das Modell soll „Punkte über Felder hinweg verbinden“, etwa prüfen, ob das WLAN-Passwort dem Nachnamen entspricht. Die Vorgabe lautet: „Go deep, not wide... Be blunt, specific, accurate.“

Die Antwort landet als „AI_Analysis.txt“; beide Dateien werden zusammen als „volta_dox.zip“ abgeführt. Der Aufruf läuft über die Netzwerkverbindung des Opfers. VOLTA prüft Antworten auf Floskeln wie „I can’t“ oder „I’m not able“ und wechselt dann zum nächsten Modell. Talos sieht darin den Beleg, dass die Betreiber bewusst mit Verweigerungen rechnen. Laut Talos-Forscher Ryan Fetterman ist der Prompt zudem so formuliert, dass er nicht offen bösartig wirkt. Ohne API-Schlüssel läuft die Malware auch ohne KI-Schritt.

Vertrieb und Infrastruktur

Statt Telegram-Kanal, API-Schlüssel und Einstellungen fest einzubauen, nutzt VOLTA eine Vorlage mit sechs austauschbaren Slots. Talos schließt daraus auf ein Builder-Modell: Der Autor verkauft Zugang, der Kunde liefert seine Werte, und für jede Bestellung wird eine eigene Binärdatei erzeugt. Die Zugangsdaten sind zwar verschlüsselt, der Schlüssel (SHA-256 aus zwei Konstanten im selben Programm) bietet aber kaum Schutz. Alle beobachteten Endpunkte gehören Dritten; eigene Infrastruktur der Angreifer fehlt. Fetterman vermutet laut Wired, die Software sei für den Verkauf an mehrere Angreifer gedacht. Ob VOLTA schon in freier Wildbahn eingesetzt wurde, hat Talos nicht verfolgt. Die Probe wurde erstmals am 11. Oktober 2026 gesehen.

Gegenmaßnahmen

Vieles stützt sich auf Umgehungen von Chromes App-Bound Encryption (ABE). Talos empfiehlt, per Anwendungskontrolle zu beschränken, welche Prozesse Chrome mit --headless starten dürfen, oder zumindest bei solchen Starts durch unbekannte Prozesse Alarm zu schlagen. Zugangsdaten sollten in hardwaregestützten Speichern liegen. Bei Verdacht auf Befall: Die ausführbare Datei löscht sich selbst, doch die Logdatei „%APPDATA%\volta_debug.txt“ sollte gesichert werden, weil sie zeigt, was erbeutet wurde und ob der LLM-Aufruf klappte. Danach Tokens widerrufen und Passwörter ändern. Lag eine Wallet-Seed im Klartext auf der Platte, gilt das Wallet als vollständig kompromittiert; Gelder gehören in ein neues Wallet mit auf einem Offline-Gerät erzeugter Seed.

Verwandte Beobachtung: Android-Malware DevilNFC

Eine weitere Quelle beschreibt, ebenfalls mit KI-Bezug, die Android-Malware DevilNFC (analysiert von Cleafy). Sie führt NFC-Relay-Angriffe auf Bankkunden in Europa und Lateinamerika aus und sperrt Opfer per Kiosk-Modus in einen gefälschten Bankbildschirm. Cleafy sieht bei DevilNFC und der Familie NFCMultiPay Hinweise auf KI-gestützte Entwicklung, etwa überkonstruierte Phishing-Vorlagen und typische LLM-Logs mit Emojis. Das ist eine andere Geschichte als VOLTA, zeigt aber denselben Trend.

Einordnung

Talos spricht von „effort displacement“: Die KI beschleunigt nicht die Technik, sondern ersetzt den Schritt, der am meisten menschliche Aufmerksamkeit braucht – hier die Sichtung der Beute. Das gleiche Muster sieht Talos bei CLOSEDQUORUM. Schnellere Triage kann Angreifern helfen, Tokens zu nutzen, bevor sie ablaufen oder Passwörter geändert werden. Fetterman nennt es „interessant und beunruhigend“, weil fortgeschrittene Fähigkeiten für wenig versierte Täter erreichbar werden. Offen bleibt, wie verbreitet VOLTA ist und ob die Modellanbieter solche Anfragen blockieren. Dass Claude Opus 4.6 Standard ist, zeigt nur die Konfiguration der Malware, nicht, dass das Modell die Aufgabe tatsächlich ausführt; die Verweigerungskette deutet gerade auf das Gegenteil als Erwartung hin. Wired verweist außerdem auf CrowdStrike, das vier Hackergruppen beobachtet haben will, die KI-Werkzeuge nutzen.