Cisco Talos、大規模言語モデルに被害者の資産を換金価値で順位づけさせる情報窃取型マルウェアVOLTAを分析

Cisco Talosは10月31日、Windows向けで自身を削除する情報窃取型マルウェア「VOLTA」の分析を公表した。VOLTAは認証情報やセッション、暗号資産のウォレットを盗んだあと、整理したデータを大規模言語モデル（LLM）に送り、被害者の資産を換金できる価値の順に並べさせる。Talosが示した検体の初観測は10月11日だ。

VOLTAが集めるのは、ブラウザのパスワードや決済カード、ウォレットのシードフレーズなどだ。自宅住所や勤務先といった持ち主の情報もまとめ、盗んだセッションでメールや注文履歴を調べて補う。

LLMには資産を低・中・高の3段階に分けた順位や、被害者のセキュリティ対策の評価などを出させる。AIの工程は任意で、設定にAPIキーがなければ省いて動く。

VOLTAの設定では、既定がAnthropicのClaudeで、ほかにMoonshot AIのKimiとGoogleのGeminiが指定されていた。VOLTAはモデルが依頼を拒むと次のモデルへ切り替え、最初のものを含め最大3つまで試す。Talosは、この作りから運用者がモデルの拒否を見込んでいるとみる。

Talosによると、設定を差し替えて作る構造は作者が利用権を売り、買い手の設定で作成ツールが注文ごとに実行ファイルを作る販売の形を示唆する。そうした商品であれば、買い手は技術の水準を問わず順位づけされた評価を受け取れる。

トークンを盗む機能の多くはChromeの保護を回避する手法に頼るため、Talosは、特定の方法でChromeを立ち上げられるプロセスをアプリケーション制御で絞ることを対策に挙げる。

Talosは感染した場合の対応として、本体が消えていても収集内容の記録ファイルの保全を試み、侵害のおそれがあるトークンを失効させ、パスワードを変えることを挙げている。シードフレーズが平文で保存されていたウォレットは完全に侵害されたものとして扱い、ネットワークから切り離した端末でシードフレーズを作った新しいウォレットへ資産を移すよう促す。

Talosは、この事例でAIを使う狙いは速度や規模の向上でなく、運用者の分析の手間をモデルに肩代わりさせることだと位置づける。防御側にとっての論点は、この型が次にどの工程へ及ぶかだ。マルウェアへのAIの組み込みが成熟すれば、モデルの拒否への備えが標準の設計要件になる可能性がある。

【関連サイト】Cisco Talos「Appraisal by AI: Model-driven victim prioritization in the VOLTA infostealer」

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