Çoğu bilgi hırsızı (infostealer) bir dükkânı yağmalar gibi çalışır: tarayıcıdaki parolaları, oturum çerezlerini ve kart bilgilerini toplar, hepsini bir sunucuya yollar. Yeni belgelenen bir sürüm, bağlantıyı kapatmadan önce bir şey daha yapıyor: az önce soyduğu kişi hakkında bir dil modeline rapor yazdırıyor.
Kötücül yazılımın adı Volta-Autodoxer; kendisinden içeride bu dizeyle söz ediyor. Cisco Talos araştırmacıları örneği WIRED'ın Kernel Panic bülteniyle özel olarak paylaştı. Altındaki hırsız Volta yeni değil, olgun: tarayıcı parolalarını, Microsoft OAuth jetonlarını, çerezleri, ödeme kartlarını ve kripto cüzdan kurtarma ifadelerini topluyor; ayrıca açık Discord, Telegram, Steam ve Roblox oturumlarını da götürüyor. Dijital hayatı yoğun genç kullanıcıları hedeflediği anlaşılıyor.
Sonra ikinci tur geliyor. Elindeki veriyle merkezî bir hesaba — verilen örnekte Gmail'e — giriyor ve UberEats, DoorDash gibi servislerdeki fişleri ve sipariş geçmişini okuyarak kurbanın nerede yaşadığına, ne aldığına ve günlerini nasıl geçirdiğine dair bir tablo kuruyor.
Bütün bunlar serileştirilmiş bir dosyada toplanıp OpenRouter üzerinden gönderiliyor; OpenRouter, tek bir istemi birden çok model sağlayıcısına iletebilen bir yönlendirme servisi. Volta varsayılan olarak Anthropic'in Claude Opus 4.6 modelini kullanıyor. Modelin isteği reddedebileceğini hesaba katan operatörler bir yedek zinciri kurmuş: önce Moonshot AI'ın açık ağırlıklı Kimi K2 modeli, o da olmazsa Google'ın Gemini 2.5 Flash'ı.
Eşlik eden istem 240 kelime ve sıradan bir analitik iş gibi çerçevelenmiş. "Yapılandırılmış bir kanıt paketinden hedef değerlendirmesi hazırlayan bir adli istihbarat analistisin" diye başlıyor. Kişinin yönetici özetini, ne iş yaptığını, "ne kadar değerli olduğunu" ve "opsec'ini" istiyor; ardından modelden "alanlar arasında noktaları birleştirmesini", örneğin birinin Wi-Fi parolasının soyadıyla eşleşip eşleşmediğini kontrol etmesini istiyor. "Derin git, geniş gitme" diyor.
Cisco Talos'ta güvenlik araştırmacısı olan Ryan Fetterman WIRED'a şöyle dedi: "Modelden bir istihbarat analisti gibi davranıp kurban hakkında yapılandırılmış, kaynak gösteren bir değerlendirme üretmesini istiyor. Bu bir önceliklendirme ve analiz işlevi."
Asıl mesele tam olarak bu önceliklendirme. Çalınan oturum jetonlarının süresi dolar, parolalar değiştirilir; yani bir ihlalin değeri saat saat erir. Enfekte binlerce makineden hangisinin parası, kurumsal hesabı ve dikkatsiz alışkanlıkları olan birine ait olduğunu gösteren sıralı bir liste, dağınık bir kimlik bilgisi yığınından çok daha değerlidir.
İki uyarı önemli. Talos, Volta-Autodoxer'ın gerçek dünyada kullanılıp kullanılmadığını izlemedi; ayrıca yapay zekâ aşaması isteğe bağlı — model çağrılarını çıkarın, hırsız yine çalışıyor. Fetterman, "Yapay zekâ çağrıları fazladan bir katman, ama yazılım onsuz da çalışacak" dedi. Kodda, tek bir aktörün kampanyasından çok, bir dizi suçlu müşteriye satılmak üzere yazıldığına dair işaretler de görüyor.
Talos örneği, Eylül'de yayımladığı ve yapay zekâ entegrasyon izleri taşıyan kötücül yazılımları avlamaya ve sınıflandırmaya yarayan açık kaynak CAIRN araç setiyle ortaya çıkardı. Böyle bir araca ihtiyaç var çünkü kalıp yayılıyor: CrowdStrike araştırmacıları WIRED'a, Çince, İspanyolca ve İngilizce, Endonezce ve Rusça çalışan dört ayrı grubun yapay zekâ araçlarını kullanarak hükümet kurumları ile sağlık, perakende ve turizm şirketleri dahil onlarca hedefe saldırdığını söyledi.
Buradaki yenilik, suçluların kod yazmak için sohbet robotu kullanması değil. Yenilik, kötücül yazılımın kendisinin, zaten çaldığı veri üzerinden, ölçekli biçimde bir modeli araması ve modelin "hayır" demesine karşı plan yapmış olması.
Bilinmeyenler: Volta-Autodoxer nasıl dağıtılıyor — selefleri genelde sahte kurulum dosyalarıyla yayılıyor — kaç makinede çalıştı ve dil modeli aşaması saldırganların isabet oranını ölçülebilir biçimde artırıyor mu. Talos'un kanıtı ölü sayısı değil, örnek ve istem.
