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Casos de vazamentos de dados têm aparecido na mídia com frequência. Muitos destes casos poderiam ter sido evitados ou amenizados com a utilização de sistemas de armazenamento de dados com suporte à criptografia, como o BigQuery da Google. Neste trabalho, testamos o impacto da utilização de funções criptográficas no desempenho do Google BigQuery. Utilizando a linguagem de programação Python, foram realizadas operações de criação de tabelas, inserção e seleção de dados de clientes fictícios. Como forma de comparação, os mesmo dados foram utilizados de forma cifrada e em texto plano. Ao fim do experimento, pôde-se constatar que a utilização de funções criptográficas afeta consideravelmente o tempo de execução das consultas. Isso deve-se ao processo de codificação, na inserção de dados, e decodificação, na seleção de dados.

Notícias e relatórios de segurança sobre vazamentos de dados sensíveis têm surgido com uma frequência cada vez maior. Muitos desses vazamentos, cujo volume e criticidade são altos, têm afetado empresas e governos de forma significativa. Este cenário, cuja perspectiva é apenas piorar, tem chamado tanta atenção dos governos e empresas que segurança da informação virou uma das maiores prioridades de estado em muitos países. Este trabalho tem por objetivo apresentar um histórico e o impacto socioeconômico dos vazamentos de dados mais significativos dos últimos anos. Adicionalmente, identificar e discutir as recentes leis de proteção de dados, criadas com o intuito de ajudar a combater o problema de falta de investimentos em segurança da informação, a principal causa desses vazamentos de dados.