# 注：実際の使用にはMicrosoft SEALのPythonバインディングが必要
# pip install seal-python

class HomomorphicGenomeAnalysis:
    """準同型暗号を使用したゲノム解析"""
    
    def __init__(self):
        """SEALコンテキストの初期化"""
        # 仮想的な実装（実際にはSEALライブラリを使用）
        self.context = self._setup_seal_context()
        
    def _setup_seal_context(self):
        """暗号パラメータの設定"""
        # 実際のSEAL実装の例
        """
        import seal
        
        parms = seal.EncryptionParameters(seal.scheme_type.ckks)
        poly_modulus_degree = 8192
        parms.set_poly_modulus_degree(poly_modulus_degree)
        parms.set_coeff_modulus(seal.CoeffModulus.Create(
            poly_modulus_degree, [60, 40, 40, 60]))
        
        scale = 2.0**40
        
        context = seal.SEALContext(parms)
        return context
        """
        return None  # デモ用
    
    def encrypt_genotype(self, genotype_vector):
        """
        ジェノタイプデータの暗号化
        
        Args:
            genotype_vector: SNPデータ（0,1,2の配列）
        
        Returns:
            暗号化されたデータ
        """
        # 実際の暗号化処理
        # encrypted = []
        # for value in genotype_vector:
        #     ciphertext = self.encryptor.encrypt(self.encoder.encode(value))
        #     encrypted.append(ciphertext)
        
        # デモ用の仮想実装
        return {'encrypted': True, 'size': len(genotype_vector)}
    
    def compute_risk_score_encrypted(self, encrypted_genotype, weights):
        """
        暗号化状態でのリスクスコア計算
        
        Args:
            encrypted_genotype: 暗号化されたジェノタイプ
            weights: 各SNPの重み（平文）
        
        Returns:
            暗号化されたリスクスコア
        """
        # 準同型演算の例
        # risk_score = sum(encrypted_g * w for encrypted_g, w in zip(encrypted_genotype, weights))
        
        return {'encrypted_score': True, 'computation': 'homomorphic'}

import numpy as np
from scipy import stats

class DifferentialPrivacyGenomics:
    """ゲノムデータの差分プライバシー保護"""
    
    def __init__(self, epsilon=1.0):
        """
        Args:
            epsilon: プライバシーパラメータ（小さいほど強い保護）
        """
        self.epsilon = epsilon
        
    def laplace_mechanism(self, true_value, sensitivity):
        """
        ラプラス機構によるノイズ付加
        
        Args:
            true_value: 真の値
            sensitivity: 感度（1レコード変更の最大影響）
        
        Returns:
            ノイズ付加された値
        """
        scale = sensitivity / self.epsilon
        noise = np.random.laplace(0, scale)
        return true_value + noise
    
    def private_allele_frequency(self, genotypes):
        """
        差分プライバシーを保証したアレル頻度の計算
        
        Args:
            genotypes: ジェノタイプデータ（0,1,2）
        
        Returns:
            プライベートなアレル頻度
        """
        # アレル数のカウント
        allele_count = np.sum(genotypes)
        total_alleles = len(genotypes) * 2
        
        # 感度：1人の変更で最大2アレル変化
        sensitivity = 2.0 / total_alleles
        
        # 真の頻度
        true_frequency = allele_count / total_alleles
        
        # ノイズ付加
        private_frequency = self.laplace_mechanism(true_frequency, sensitivity)
        
        # [0,1]の範囲にクリップ
        return np.clip(private_frequency, 0, 1)