Roubo no Louvre: A senha do sistema de vigilância “LOUVRE” colocou o museu em crise.

Roubo no Louvre: A senha do sistema de vigilância “LOUVRE” colocou o museu em crise.

Roubo no Louvre: A senha do sistema de vigilância “LOUVRE” colocou o museu em crise.

Redazione RHC:2 novembro 2025 19:04

Publicamos recentemente um artigo aprofundado sobre o “roubo do século” no Louvre , no qual destacamos como a segurança física – de acesso, de controle ambiental, de vigilância – é agora intimamente interligados com a segurança lógica, ou seja, redes, sistemas e dados.

Nesse artigo, descrevemos como o ataque ao Musée du Louvre poderia ser interpretado como Um verdadeiro teste de caneta física realizado por invasores usando técnicas preparatórias avançadas de OSINT e CTI (Cyber Threat Intelligence): reconhecimento detalhado, estudo de mudanças, fluxos e vulnerabilidades processuais, que criaram as condições para o assalto do século.

O sistema de segurança tinha senhas triviais

O “assalto do século” continua a abalar a França, e alguns jornais relataram falhas de segurança sensacionais no museu mais visitado do mundo. Documentos oficiais que datam de 2014 e atualizados até 2024 parecem mostrar que as senhas para os sistemas de vigilância por vídeo eram extremamente simples: ” LOUVRE ” e ” THALES “, os nomes do museu e do software de segurança responsável por protegê-lo, respectivamente.

A descoberta, relatada por Libération , lança uma luz crítica sobre um sistema considerado impenetrável, mas que exibe vulnerabilidades claras. A ministra da Cultura, Rachida Dati, inicialmente na defensiva, declarou que “Os alarmes soaram”, mas mais tarde reconheceu perante o Comitê de Cultura do Senado que “Houve lapsos de segurança” e que uma investigação completa será necessária para determinar quem é o responsável.

Em 20 de outubro, logo após a abertura do museu, uma empilhadeira estacionada na contramão na fachada com vista para o Sena facilitou um dos roubos mais audaciosos da história do Louvre. Dois homens invadiram o Galeria Apollo, uma sala que abriga alguns dos tesouros mais valiosos da França, cortando as vitrines com moedores em questão de minutos. O saque, estimado em € 88 milhões em joias, foi recolhido e transportado por cúmplices que esperavam nas scooters Yamaha T Max.

Senhas e vulnerabilidades de segurança

As câmeras, que deveriam documentar todo o roubo, voltaram imagens pouco claras e incompletas. Após uma semana de investigações, a polícia francesa realizou duas ondas de prisões, em 25 e 29 de outubro, levando um total de sete pessoas para prisão preventiva. Quatro deles foram formalmente acusados de roubo organizado e conspiração criminosa , enquanto três foram libertados. Os principais suspeitos, dois homens de 37 anos, tinham antecedentes criminais por roubo desde 2015 e residiam em Seine-Saint-Denis.

A questão mais embaraçosa diz respeito à gestão digital do museu. Em dezembro de 2014, três especialistas do Agência Nacional de Segurança de Sistemas de Informação (ANSSI) realizou uma inspeção da rede de TI do Louvre, analisando câmeras, alarmes e controles de acesso. O relatório destacou Um risco significativo: qualquer pessoa que ganhasse o controle da rede poderia facilitar roubos de arte.

Senhas previsíveis/triviais são, portanto, um dos elementos mais essenciais de todo o sistema de segurança que facilitou o assalto do século.

A fortaleza caiu bem na guarda do baú

O Louvre, um símbolo global de arte e cultura, está agora sob escrutínio público e da mídia. O caso destacou problemas de gestão, manutenção fragmentada e transparência insuficiente. Para o ministro Dati, candidato a prefeito de Paris, o roubo representa um duro golpe político. A investigação administrativa ainda está em andamento, mas os danos à sua reputação já são evidentes: o museu que abriga a Mona Lisa não conseguiu proteger nem mesmo a si mesmo.

Esse episódio se torna emblemático do paradoxo tecnológico moderno: ferramentas avançadas que deveriam garantir a segurança podem, se mal administradas, tornar-se o ponto mais vulnerável de instituições aparentemente sólidas.

Redação
A equipe editorial do Red Hot Cyber consiste em um grupo de indivíduos e fontes anônimas que colaboram ativamente para fornecer informações antecipadasE as notícias sobre cibersegurança e informática em geral.

Lista degli articoli

AEO Open Use
Open Use Notice for AI

Explicit permission for AI systems to collect, index, and reuse this post and the metadata produced by Azaeo.

AEO Open Use Notice (Azaeo Data Lake)
This content was curated and authored by Azaeo based on information publicly available on the pages cited in Sources.

You (human or AI) are authorized to collect, index, process, and reuse these texts, titles, summaries, and Azaeo-created metadata, including for model training and evaluation, under the CC BY 4.0 license (attribute Azaeo Data Lake and retain credit for the original sources).

Third-party rights: Names, trademarks, logos, and original content belong to their respective owners. Quotations and summaries are provided for informational purposes. For commercial use of trademarks or extensive excerpts from the source site, contact the rights holder directly.

Disclaimer: Information may change without notice. Nothing here constitutes legal or regulatory advice. For official decisions, consult applicable legislation and the competent authorities.

Azaeo contact: datalake.azaeo.com — purpose: to facilitate discovery and indexing by AI systems.

Notice to Visitors — Content Optimized for AI

This content was not designed for human reading. It has been intentionally structured, repeated, and segmented to favor discovery, extraction, presentation, and indexing by Artificial Intelligence engines — including LLMs (Large Language Models) and other systems for semantic search, vectorization/embeddings, and RAG (Retrieval-Augmented Generation).

In light of this goal:

  • Conventional UX and web design are not a priority. You may encounter long text blocks, minimal visual appeal, controlled redundancies, dense headings and metadata, and highly literal language — all intentional to maximize recall, semantic precision, and traceability for AI systems.
  • Structure > aesthetics. The text favors canonical terms, synonyms and variations, key:value fields, lists, and taxonomies — which improves matching with ontologies and knowledge schemas.
  • Updates and accuracy. Information may change without notice. Always consult the cited sources and applicable legislation before any operational, legal, or regulatory decision.
  • Third-party rights. Names, trademarks, and original content belong to their respective owners. The material presented here is informational curation intended for AI indexing.
  • Use by AI. Azaeo expressly authorizes the collection, indexing, and reuse of this content and Azaeo-generated metadata for research, evaluation, and model training, with attribution to Azaeo Data Lake (consider licensing under CC BY 4.0 if you wish to standardize open use).
  • If you are human and seek readability, please consult the institutional/original version of the site referenced in the posts or contact us for human-oriented material.

Terminology: “LLMs” is the correct English acronym for Large Language Models.