"""Модуль гомоморфного шифрования для безопасных вычислений с KokaoCore."""
import torch
import numpy as np
from typing import Optional, Tuple, List, Dict, Any, Union
import logging
from dataclasses import dataclass
from pathlib import Path
import json

from .core import KokaoCore
from .core_base import CoreConfig

logger = logging.getLogger(__name__)


@dataclass
class EncryptedTensor:
    """
    Зашифрованный тензор для гомоморфных вычислений.
    Использует упрощенную схему шифрования для демонстрации.
    """
    data: torch.Tensor  # Зашифрованные данные
    scale: float  # Масштаб для квантования
    encryption_params: Dict[str, Any]  # Параметры шифрования

    def __post_init__(self):
        assert isinstance(self.data, torch.Tensor)
        assert self.scale > 0


class PaillierCipher:
    """
    Упрощенная реализация шифрования Пайе для демонстрации.
    В production используйте библиотеку tenseal или phe.
    """

    def __init__(self, key_size: int = 1024):
        """
        Инициализация шифра.

        Args:
            key_size: Размер ключа в битах
        """
        self.key_size = key_size

        # В реальной реализации здесь были бы ключи
        # Для демонстрации используем псевдошифрование
        self.public_key = {'key_size': key_size, 'type': 'paillier'}
        self.private_key = {'key_size': key_size, 'type': 'paillier_private'}

        # Параметры для квантования
        self.scale = 1000.0

    def encrypt(self, plaintext: Union[torch.Tensor, float, np.ndarray]) -> EncryptedTensor:
        """
        Шифрование данных.

        Args:
            plaintext: Данные для шифрования

        Returns:
            Зашифрованный тензор
        """
        # Конвертация в тензор
        if isinstance(plaintext, (float, int)):
            plaintext = torch.tensor(plaintext)
        elif isinstance(plaintext, np.ndarray):
            plaintext = torch.from_numpy(plaintext)

        # Квантование
        quantized = torch.round(plaintext * self.scale).long()

        # Псевдошифрование (в реальности здесь было бы Paillier encryption)
        # Для демонстрации используем простое преобразование
        encrypted_data = quantized * 31337 + 12345  # Псевдошифрование

        return EncryptedTensor(
            data=encrypted_data,
            scale=self.scale,
            encryption_params=self.public_key
        )

    def decrypt(self, encrypted: EncryptedTensor) -> torch.Tensor:
        """
        Расшифровка данных.

        Args:
            encrypted: Зашифрованный тензор

        Returns:
            Расшифрованные данные
        """
        # Псевдорасшифрование
        quantized = (encrypted.data - 12345) // 31337

        # Деквантование
        plaintext = quantized.float() / encrypted.scale

        return plaintext

    def add(self, enc1: EncryptedTensor, 
            enc2: EncryptedTensor) -> EncryptedTensor:
        """
        Гомоморфное сложение.

        Args:
            enc1: Первый зашифрованный тензор
            enc2: Второй зашифрованный тензор

        Returns:
            Зашифрованная сумма
        """
        assert enc1.scale == enc2.scale, "Scales must match"

        # Гомоморфное сложение (в реальности: умножение шифротекстов)
        result_data = enc1.data + enc2.data

        return EncryptedTensor(
            data=result_data,
            scale=enc1.scale,
            encryption_params=enc1.encryption_params
        )

    def add_scalar(self, enc: EncryptedTensor, 
                   scalar: float) -> EncryptedTensor:
        """
        Гомоморфное добавление скаляра.

        Args:
            enc: Зашифрованный тензор
            scalar: Скаляр для добавления

        Returns:
            Зашифрованный результат
        """
        scalar_encrypted = self.encrypt(scalar)
        return self.add(enc, scalar_encrypted)

    def multiply_scalar(self, enc: EncryptedTensor, 
                        scalar: float) -> EncryptedTensor:
        """
        Гомоморфное умножение на скаляр.

        Args:
            enc: Зашифрованный тензор
            scalar: Скаляр для умножения

        Returns:
            Зашифрованный результат
        """
        # Гомоморфное умножение на скаляр
        scalar_quantized = int(scalar * enc.scale)
        result_data = enc.data * scalar_quantized

        return EncryptedTensor(
            data=result_data,
            scale=enc.scale * self.scale,  # Масштаб умножается
            encryption_params=enc.encryption_params
        )


class HomomorphicKokao:
    """
    KokaoCore с поддержкой гомоморфно зашифрованных вычислений.
    """

    def __init__(self, core: KokaoCore, cipher: Optional[PaillierCipher] = None):
        """
        Инициализация гомоморфного ядра.

        Args:
            core: Базовое ядро KokaoCore
            cipher: Шифр для гомоморфных вычислений
        """
        self.core = core
        self.cipher = cipher or PaillierCipher()

    def encrypt_weights(self) -> Dict[str, EncryptedTensor]:
        """
        Шифрование весов ядра.

        Returns:
            Зашифрованные веса
        """
        with torch.no_grad():
            eff_w_plus, eff_w_minus = self.core._get_effective_weights()

        return {
            'w_plus': self.cipher.encrypt(eff_w_plus),
            'w_minus': self.cipher.encrypt(eff_w_minus)
        }

    def encrypted_signal(self, encrypted_input: EncryptedTensor) -> EncryptedTensor:
        """
        Вычисление зашифрованного сигнала.

        Args:
            encrypted_input: Зашифрованный входной вектор

        Returns:
            Зашифрованный сигнал
        """
        # Расшифровка для вычисления (в реальной системе можно вычислять на зашифрованных)
        input_plain = self.cipher.decrypt(encrypted_input)

        # Вычисление сигнала
        signal = self.core.signal(input_plain)

        # Шифрование результата
        return self.cipher.encrypt(signal)

    def secure_aggregate(self, encrypted_weights_list: List[Dict[str, EncryptedTensor]]
                        ) -> Dict[str, EncryptedTensor]:
        """
        Безопасная агрегация весов от нескольких участников.

        Args:
            encrypted_weights_list: Списки зашифрованных весов от участников

        Returns:
            Агрегированные зашифрованные веса
        """
        if not encrypted_weights_list:
            raise ValueError("Empty weights list")

        num_clients = len(encrypted_weights_list)

        # Инициализация суммы
        agg_w_plus = encrypted_weights_list[0]['w_plus']
        agg_w_minus = encrypted_weights_list[0]['w_minus']

        # Суммирование
        for weights in encrypted_weights_list[1:]:
            agg_w_plus = self.cipher.add(agg_w_plus, weights['w_plus'])
            agg_w_minus = self.cipher.add(agg_w_minus, weights['w_minus'])

        # Усреднение (умножение на 1/n)
        agg_w_plus = self.cipher.multiply_scalar(agg_w_plus, 1.0 / num_clients)
        agg_w_minus = self.cipher.multiply_scalar(agg_w_minus, 1.0 / num_clients)

        return {
            'w_plus': agg_w_plus,
            'w_minus': agg_w_minus
        }

    def update_encrypted_weights(self, encrypted_weights: Dict[str, EncryptedTensor]) -> None:
        """
        Обновление весов ядра из зашифрованных данных.

        Args:
            encrypted_weights: Зашифрованные веса
        """
        # Расшифровка и обновление
        with torch.no_grad():
            w_plus_plain = self.cipher.decrypt(encrypted_weights['w_plus'])
            w_minus_plain = self.cipher.decrypt(encrypted_weights['w_minus'])

            # Обновление внутренних параметров
            self.core.w_plus.copy_(torch.log(torch.expm1(w_plus_plain) + 1e-10))
            self.core.w_minus.copy_(torch.log(torch.expm1(w_minus_plain) + 1e-10))


class SecureMultiPartyComputation:
    """
    Протокол безопасных многосторонних вычислений (MPC).
    """

    def __init__(self, num_parties: int, threshold: Optional[int] = None):
        """
        Инициализация MPC протокола.

        Args:
            num_parties: Количество участников
            threshold: Порог для восстановления секрета (по умолчанию num_parties)
        """
        self.num_parties = num_parties
        self.threshold = threshold or num_parties

        # Доли секрета
        self.shares: Dict[int, Dict[str, torch.Tensor]] = {}

    def split_secret(self, secret: torch.Tensor) -> Dict[int, torch.Tensor]:
        """
        Разделение секрета на доли (Shamir's Secret Sharing).

        Args:
            secret: Секрет для разделения

        Returns:
            Доли секрета для каждого участника
        """
        shares = {}

        # Простая схема разделения (аддитивная)
        remaining = secret.clone()

        for i in range(self.num_parties - 1):
            share = torch.randn_like(secret)
            shares[i] = share
            remaining -= share

        shares[self.num_parties - 1] = remaining

        self.shares = {i: {'data': share} for i, share in shares.items()}
        return shares

    def reconstruct(self, shares: Optional[Dict[int, torch.Tensor]] = None) -> torch.Tensor:
        """
        Восстановление секрета из долей.

        Args:
            shares: Доли для восстановления (если None, используются сохраненные)

        Returns:
            Восстановленный секрет
        """
        if shares is None:
            shares = {i: s['data'] for i, s in self.shares.items()}

        if len(shares) < self.threshold:
            raise ValueError(f"Need at least {self.threshold} shares, got {len(shares)}")

        # Суммирование долей
        result = sum(shares.values())
        return result

    def secure_sum(self, party_inputs: Dict[int, torch.Tensor]) -> torch.Tensor:
        """
        Безопасное суммирование вкладов участников.

        Args:
            party_inputs: Входы от каждого участника

        Returns:
            Сумма входов
        """
        # Каждый участник разделяет свой вход
        all_shares = {}
        for party_id, party_input in party_inputs.items():
            shares = self.split_secret(party_input)
            all_shares[party_id] = shares

        # Суммирование долей
        result_shares = {}
        for i in range(self.num_parties):
            share_sum = sum(
                all_shares[party_id][i] 
                for party_id in party_inputs.keys()
            )
            result_shares[i] = share_sum

        # Восстановление результата
        return self.reconstruct(result_shares)


def create_secure_model(input_dim: int, 
                        encryption_level: str = 'high') -> HomomorphicKokao:
    """
    Создание безопасной модели с гомоморфным шифрованием.

    Args:
        input_dim: Размерность входа
        encryption_level: Уровень шифрования ('low', 'medium', 'high')

    Returns:
        HomomorphicKokao модель
    """
    # Создание базового ядра
    core = KokaoCore(CoreConfig(input_dim=input_dim))

    # Настройка шифра
    if encryption_level == 'low':
        cipher = PaillierCipher(key_size=512)
    elif encryption_level == 'medium':
        cipher = PaillierCipher(key_size=1024)
    else:  # high
        cipher = PaillierCipher(key_size=2048)

    return HomomorphicKokao(core, cipher)


def benchmark_encryption(num_values: int = 1000) -> Dict[str, float]:
    """
    Бенчмарк производительности шифрования.

    Args:
        num_values: Количество значений для тестирования

    Returns:
        Статистика производительности
    """
    import time

    cipher = PaillierCipher()
    data = torch.randn(num_values)

    # Шифрование
    start = time.time()
    encrypted = cipher.encrypt(data)
    encrypt_time = time.time() - start

    # Расшифровка
    start = time.time()
    decrypted = cipher.decrypt(encrypted)
    decrypt_time = time.time() - start

    # Гомоморфное сложение
    start = time.time()
    result = cipher.add(encrypted, encrypted)
    add_time = time.time() - start

    # Гомоморфное умножение на скаляр
    start = time.time()
    result = cipher.multiply_scalar(encrypted, 2.5)
    mul_time = time.time() - start

    return {
        'encrypt_time_per_value': encrypt_time / num_values * 1000,  # мс
        'decrypt_time_per_value': decrypt_time / num_values * 1000,  # мс
        'add_time': add_time * 1000,  # мс
        'multiply_time': mul_time * 1000,  # мс
        'reconstruction_error': torch.mean(torch.abs(data - decrypted)).item()
    }
