Cisco Talos ने VOLTA सूचना-चोर के LLM पीड़ित-रैंकिंग चरण का विवरण दिया

Cisco Talos के शोधकर्ता Ryan Fetterman ने 31 अक्टूबर 2026 को VOLTA-AUTODOXER का एक विश्लेषण प्रकाशित किया। यह Windows पर सक्रिय रहने वाला ऐसा सूचना-चोर मैलवेयर है जो खुद को मिटा देता है। यह पहले बड़े पैमाने पर उपयोगकर्ता की पहचान संबंधी जानकारी चुराता है और फिर बड़े भाषा मॉडल का इस्तेमाल करके पीड़ित की उन संपत्तियों को प्राथमिकता के क्रम में रखता है जिनसे कमाई की जा सकती है।

Talos के अनुसार, VOLTA एक परिपक्व सूचना-चोर प्रत्यारोपण है, जिसमें AI एकीकरण की परत वैकल्पिक है। उसने यह भी बताया कि देखे गए सभी एंडपॉइंट तीसरे पक्षों के नियंत्रण में हैं और उनमें से कोई भी हमलावर के स्वामित्व वाला बुनियादी ढाँचा नहीं है। Talos के आकलन में, AI चरण की नवीनता यह है कि मॉडल पारंपरिक मैलवेयर क्षमता को सहारा देने के बजाय संचालक की ओर से खुफिया विश्लेषक की तरह काम करता है। यह चोरी की गई जानकारी के कच्चे लॉग को पीड़ित की उन संपत्तियों की प्राथमिकता-क्रम वाली, संदर्भों से समर्थित विस्तृत रिपोर्ट में बदल देता है जिनसे कमाई की जा सकती है।

यह मैलवेयर Talos के CAIRN शोध प्रयास के दौरान सामने आया। Talos ने 22 सितंबर 2026 को CAIRN—Cognitive Artifact Intelligence Research Network—जारी किया और उसका स्रोत कोड सार्वजनिक किया। यह ऐसे मैलवेयर की खोज, वर्गीकरण और निगरानी के लिए एक टूलकिट है जिसमें AI एकीकृत हो; यह एम्बेड किए गए प्रॉम्प्ट, सेवा-प्रदाता एंडपॉइंट और API कुंजी जैसे मेटाडेटा आर्टिफैक्ट का इस्तेमाल करता है, और इसके लिए मूल बाइनरी फ़ाइलों को डाउनलोड या निष्पादित करने की ज़रूरत नहीं पड़ती। Talos ने इसे जारी करते समय कहा था कि वह समय के साथ अपने शुरुआती निष्कर्ष साझा करेगा। इसकी शुरुआत CLOSEDQUORUM से होनी थी, जिसे उसने ऐसा पूरी तरह स्वायत्त, बहु-मॉडल सहमति समन्वयक बताया था जिसका कोई मानव संचालक नहीं है।

जानकारी का संग्रह और सत्रों का विस्तार

VOLTA का एक ही चरण Chromium-आधारित ब्राउज़रों से लॉगिन संबंधी जानकारी, कुकी और सहेजे गए भुगतान कार्ड निकालता है। इसके अलावा, यह Firefox और Thunderbird का डेटा, Outlook प्रोफ़ाइल, Slack कार्यक्षेत्र, Steam और Battle.net सत्र, Discord टोकन, Telegram सत्र, Roblox खाते, Microsoft OAuth टोकन, gcloud, OpenVPN और Hide.me की SSH तथा क्लाउड-सेवा प्रदाता संबंधी कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइलें, Wi-Fi प्रोफ़ाइल और स्क्रीनशॉट भी निकालता है। क्रिप्टोकरेंसी वॉलेट की केवल नकल करने के बजाय, यह मैलवेयर उसी चरण में वॉलेट वॉल्ट पर अंतर्निहित पासवर्ड-क्रैकर चलाता है और अपनी रिपोर्ट में WALLET VAULTS CRACKED वाली पंक्ति पर उसका नतीजा दर्ज करता है। WlanGetProfileList को सीधे कॉल करके यह होस्ट पर सहेजे गए सभी Wi-Fi पासवर्ड सादे पाठ में निकाल लेता है।

इसके बाद, सक्रिय रूप से जुटाई गई अतिरिक्त जानकारी का चरण चुराए गए सत्रों का फिर से इस्तेमाल करता है। पीड़ित के अपने प्रमाणित Gmail टोकन का उपयोग करके VOLTA, Amazon, DoorDash, Uber Eats, Grubhub, Walmart और PayPal से मिली रसीदों के लिए इनबॉक्स में खोज करता है, ताकि घर के पते की पुष्टि की जा सके। यह Uber Eats और DoorDash के ऑर्डर का इतिहास सीधे निकालता है, चुराए गए टोकन से पीड़ित की Discord प्रोफ़ाइल में अतिरिक्त जानकारी जोड़ता है और Rolimons.com पर सक्रिय खोज के ज़रिए Roblox की वस्तुओं का मूल्य आँकता है। जुटाई गई सामग्री को स्थानीय स्तर पर एक सुव्यवस्थित साक्ष्य-पुंज में संकलित किया जाता है। इसमें भौगोलिक स्थिति और घर का पता, नियोक्ता और उसके डोमेन का नाम, अनुमानित जन्म-वर्ष, कार्ड के अंतिम 4 अंक, Slack कार्यक्षेत्र, दस्तावेज़ों के लेखकत्व का मेटाडेटा और iPhone बैकअप के संकेत शामिल होते हैं। फिर इसे Identity_Report.txt नाम से सहेजकर JSON के रूप में क्रमबद्ध किया जाता है।

मॉडल का लौटाया गया आकलन AI_Analysis.txt के रूप में सहेजा जाता है। डेटा की चोरी तीन चरणों में बनाए गए संग्रहों के ज़रिए हो सकती है: मैलवेयर चलने के बाद volta_log.zip, AI कॉल के बाद volta_dox.zip और नेटवर्क से अतिरिक्त जानकारी जुटाने पर कुछ भी प्राप्त होने की स्थिति में volta_doxnet.zip।

OpenRouter पर रैंकिंग का चरण

क्रमबद्ध किए गए डेटा-पुंज को POST अनुरोध के ज़रिए OpenRouter के chat-completions एंडपॉइंट पर भेजा जाता है। इसके साथ एक सिस्टम प्रॉम्प्ट होता है, जो मॉडल को “लक्ष्य का आकलन तैयार करने वाले फोरेंसिक खुफिया विश्लेषक” की भूमिका निभाने का निर्देश देता है। आवश्यक आउटपुट में WHAT THEY’RE WORTH नाम का एक खंड होता है, जिसमें पीड़ित की मूल्यवान चीज़ों को उनसे कमाई की संभावना के आधार पर निम्न, मध्यम और उच्च श्रेणियों में रखा जाता है; साथ ही THEIR OPSEC नाम का खंड होता है, जिसमें पीड़ित की सुरक्षा व्यवस्था और पासवर्ड इस्तेमाल करने की आदतों का आकलन किया जाता है। प्रॉम्प्ट मॉडल को कम जानकारी वाले बिंदुओं के बीच संबंध जोड़ने के लिए भी प्रेरित करता है—जैसे पीड़ित के नाम, पते या विश्वविद्यालय को उसके पासवर्ड के पैटर्न से जोड़ना। Talos के अनुसार, मॉडल से डेटा खोजने के बजाय पहले से निकाली गई जानकारी का महत्व बढ़ाने वाले निष्कर्ष निकालने को कहा जाता है।

हार्डकोड किए गए कॉन्फ़िगरेशन में anthropic/claude-opus-4.6 डिफ़ॉल्ट मॉडल है। उसके अनुपलब्ध होने पर पहले moonshotai/kimi-k2 और फिर google/gemini-2.5-flash का इस्तेमाल किया जाता है। तापमान 0.2 रखा गया है और अनुरोध बिना किसी SDK के हाथ से तैयार किए गए JSON के रूप में भेजे जाते हैं; User-Agent Mozilla/5.0 होता है। Talos के अनुसार, कम तापमान से संकेत मिलता है कि संचालक सटीकता और निरंतरता को प्राथमिकता दे रहा है। उसने यह भी बताया कि इन मॉडलों की क्रमिक शृंखला का मकसद किसी मॉडल के इनकार करने पर छोटे और कम प्रतिबंधात्मक मॉडलों की ओर जाना है।

अगले मॉडल पर जाने से पहले VOLTA, मॉडल के हर जवाब में “मैं ऐसा नहीं कर सकता” जैसे इनकार वाले वाक्यांशों की जाँच करता है; इस शृंखला में अधिकतम तीन मॉडल हो सकते हैं। अगर API कुंजी मौजूद न हो, तो यह LLM चरण को पूरी तरह छोड़कर भी चल सकता है। अनुमान लगाने की पूरी प्रक्रिया पीड़ित की मशीन पर, उसके अपने नेटवर्क कनेक्शन के ज़रिए होती है; नतीजा इसके बाद ही बाहर भेजा जाता है।

निर्माता के ज़रिए तैनाती और बचाव के उपाय

अपने Telegram चैनल, API कुंजियों और सेटिंग्स को कोड में स्थायी रूप से दर्ज करने के बजाय, VOLTA को एक ऐसे टेम्पलेट से संकलित किया जाता है जिसमें निर्माण के समय भरे जाने वाले छह अदला-बदली योग्य स्लॉट होते हैं। Talos के अनुसार, यह एक ऐसे बिल्डर मॉडल की ओर इशारा करता है जिसमें लेखक पहुँच बेचता है, खरीदार अपनी जानकारी देते हैं और हर ऑर्डर के लिए एक कस्टम बाइनरी संकलित की जाती है। विश्लेषण में कहा गया है कि अगर यह मॉडल सही है, तो AI डोज़ियर एक व्यावसायिक सुविधा है, जिसकी मदद से किसी भी स्तर की तकनीकी दक्षता वाला ग्राहक Telegram इनबॉक्स में लक्ष्यों का क्रमबद्ध आकलन प्राप्त कर सकता है—यह ऐसी क्षमता नहीं है जिसे लेखक ने निजी इस्तेमाल के लिए बनाया हो। स्लॉट के क्रेडेंशियल उसी बाइनरी में मौजूद दो स्थिर मानों से निकाली गई SHA-256 कुंजी से एन्क्रिप्ट किए जाते हैं। Talos के अनुसार, इससे कोई सार्थक सुरक्षा नहीं मिलती, क्योंकि फ़ाइल को रिवर्स इंजीनियर करने वाला कोई भी व्यक्ति इन क्रेडेंशियल को निकाल सकता है।

VOLTA की टोकन चोरी का बड़ा हिस्सा Chrome में App-Bound Encryption को दरकिनार करने पर निर्भर करता है। Talos के अनुसार, अगर एप्लिकेशन नियंत्रण नीति यह सीमित करे कि कौन-सी प्रक्रियाएँ Chrome को हेडलेस फ़्लैग के साथ शुरू कर सकती हैं, तो डिक्रिप्शन का यह रास्ता पूरी तरह बंद हो जाएगा। कम-से-कम, Talos यह सुझाव देता है कि किसी अनपेक्षित प्रक्रिया से Chrome के हेडलेस मोड में शुरू होने पर अलर्ट जारी किया जाए और हार्डवेयर-आधारित क्रेडेंशियल भंडारण का इस्तेमाल किया जाए। सुरक्षा भंग होने के बाद, Talos सलाह देता है कि volta_debug.txt फ़ाइल सुरक्षित रखी जाए। यह टाइमस्टैम्प वाला संग्रह-लॉग है, जिसमें ठीक-ठीक दर्ज होता है कि क्या एकत्र किया गया और LLM कॉल सफल रही या नहीं। इसके बाद संभावित रूप से प्रभावित टोकन रद्द करें और पासवर्ड बदलें। जिस भी वॉलेट का सीड वाक्यांश डिस्क पर सादे पाठ के रूप में मौजूद था, उसे पूरी तरह असुरक्षित मानना चाहिए; उसकी धनराशि ऐसे नए वॉलेट में स्थानांतरित करें जिसका सीड एयर-गैप्ड डिवाइस पर बनाया गया हो।

Talos के आकलन में, AI परत से होने वाला सुधार गति या पैमाने में नहीं, बल्कि प्रयास को दूसरी ओर स्थानांतरित करने में है। यही मूल तर्क Talos ने CLOSEDQUORUM में पहचाना था, लेकिन यहाँ इसे अभियान के एक अलग चरण में लागू किया गया है। विश्लेषण का निष्कर्ष है कि जैसे-जैसे मैलवेयर में AI का एकीकरण परिपक्व होगा, निर्देशों को मानने से इनकार किए जाने की स्थिति में भी काम जारी रखने की क्षमता एक मानक डिज़ाइन आवश्यकता बन सकती है।

Talos ने विश्लेषित नमूने को SHA-256 हैश 57ef4242666d78c50df145b34023df564f0fad38812d6a580e66433d427e2279 वाली PE32+ x86-64 बाइनरी के रूप में सूचीबद्ध किया है। यह 9BY0tjwOc3ut.exe और yLP9m5J3i2Aw.exe नामों से देखी गई थी। इस पर PE टाइमस्टैम्प 17 अगस्त, 2026 का था और इसे पहली बार 11 अक्टूबर, 2026 को 12:46 UTC पर देखा गया।