99%开发者忽略的External Memory漏洞(Java 17+权限管理全曝光)

第一章:Java外部内存访问权限的演进与挑战

Java长期以来通过堆内内存管理对象实例,但对操作系统底层资源的直接访问始终受限。随着高性能计算和大规模数据处理需求的增长,JVM对外部内存(即堆外内存)的访问能力经历了显著演进,同时也带来了安全与控制方面的挑战。

传统方式的局限性

早期Java通过`sun.misc.Unsafe`实现堆外内存操作,尽管功能强大,但缺乏访问控制和安全性保障:
  • 直接暴露底层指针操作接口
  • 绕过垃圾回收机制,易引发内存泄漏
  • 被标记为内部API,不推荐在生产环境使用

现代API的引入:MemorySegment与MemoryLayout

自JDK 14起,Project Panama引入了标准化的外部内存访问API,核心组件包括`MemorySegment`和`MemoryLayout`,提供类型安全且可控的访问方式。

// 分配1024字节堆外内存
MemorySegment segment = MemorySegment.allocateNative(1024);

// 写入整型值到偏移量0位置
segment.set(ValueLayout.JAVA_INT, 0, 42);

// 从相同位置读取
int value = segment.get(ValueLayout.JAVA_INT, 0);
System.out.println(value); // 输出: 42

// 显式释放资源
segment.close();
上述代码展示了如何安全地分配、写入、读取并释放外部内存。`set`和`get`方法基于预定义的数据布局,避免了直接指针运算带来的风险。

权限与安全模型对比

特性UnsafeModern API (JDK 17+)
访问控制无限制基于作用域的生命周期管理
线程安全不保证支持共享与私有段隔离
自动清理需手动释放支持try-with-resources自动关闭
graph TD A[应用请求外部内存] --> B{是否启用作用域} B -->|是| C[创建MemorySegment] B -->|否| D[抛出异常或拒绝] C --> E[执行读写操作] E --> F[作用域结束自动释放]

2.1 外部内存访问模型的核心机制解析

外部内存访问模型旨在实现运行时环境与外部堆内存的安全高效交互。其核心在于通过句柄(Handle)间接引用外部对象,避免直接暴露内存地址。
数据同步机制
在多线程环境中,外部内存的访问需保证一致性。使用内存屏障与原子操作确保读写顺序:

__atomic_load_n(&handle, __ATOMIC_ACQUIRE); // 加载句柄并施加获取屏障
该操作确保后续内存访问不会被重排序到加载之前,防止数据竞争。
生命周期管理
通过引用计数控制外部内存的存活周期:
  • 每次获取句柄时增加引用计数
  • 释放句柄时递减,归零则触发回收
  • 配合弱引用支持非阻塞清理

2.2 Java 17+中MemorySegment与MemoryAddress实践指南

Java 17 引入的 Foreign Memory Access API 提供了对堆外内存的安全高效访问能力,核心组件为 `MemorySegment` 与 `MemoryAddress`。
基本使用示例

// 分配 100 字节本地内存
try (MemorySegment segment = MemorySegment.allocateNative(100)) {
    MemoryAddress addr = segment.address();
    addr.set(ValueLayout.JAVA_INT, 0, 42); // 在偏移 0 处写入整数
    int value = addr.get(ValueLayout.JAVA_INT, 0); // 读取值
    System.out.println(value); // 输出:42
}
上述代码展示了通过 `MemorySegment.allocateNative` 创建本地内存段,并使用 `MemoryAddress` 进行类型化读写。`ValueLayout.JAVA_INT` 定义了数据格式,确保跨平台兼容性。资源通过 try-with-resources 自动释放,避免内存泄漏。
关键特性对比
特性MemorySegmentMemoryAddress
用途表示一段内存区域指向内存中的某个地址
操作支持批量数据访问支持指针式偏移访问
生命周期管理支持自动清理依赖所属 segment

2.3 受限权限下的非法内存访问行为检测

内存访问监控机制
在受限权限环境中,进程对内存的访问受到严格限制。通过页表项标志位(如只读、用户/内核态)可识别越权操作。操作系统利用CPU异常机制捕获段错误(SIGSEGV),并交由内核处理。
检测策略实现
采用轻量级钩子函数拦截敏感内存调用:

// 拦截 malloc 后置检查
void* __wrap_malloc(size_t size) {
    void* ptr = __real_malloc(size);
    register_region(ptr, size); // 记录合法区域
    return ptr;
}
该代码通过链接器劫持 malloc 调用,注册分配内存区域至监控列表,便于后续越界检测。
  • 监控堆栈指针合法性
  • 校验返回地址是否落在可执行段
  • 跟踪动态库函数调用链

2.4 基于VarHandle的安全内存读写操作实战

VarHandle核心优势

Java 9 引入的 java.lang.invoke.VarHandle 提供了类型安全、低延迟的字段访问机制,相比反射更高效且支持 volatile 语义与原子操作。

实战代码示例
public class Counter {
    private volatile int value;

    private static final VarHandle VALUE_HANDLE;
    static {
        try {
            VALUE_HANDLE = MethodHandles
                .lookup()
                .findVarHandle(Counter.class, "value", int.class);
        } catch (Exception e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
    }

    public void increment() {
        VALUE_HANDLE.getAndAdd(this, 1);
    }
}

上述代码通过静态块初始化 VarHandle,确保线程安全地绑定到 value 字段。调用 getAndAdd 实现原子自增,等效于 AtomicInteger 的底层逻辑,但更贴近字段原生访问。

操作类型对照表
方法语义等效操作
get普通读取value
set普通写入value = x
getVolatilevolatile 读@Volatile 语义
compareAndSetCAS 操作AtomicXFieldUpdater

2.5 权限边界突破:从API滥用到漏洞触发路径分析

在现代应用架构中,API作为服务间通信的核心组件,常因权限控制粒度不足或验证逻辑缺陷成为攻击突破口。攻击者通过提升请求权限或伪造上下文调用,实现越权访问。
常见滥用模式
  • 未校验用户角色直接执行敏感操作
  • 利用默认权限配置绕过资源隔离
  • 通过批量接口枚举非授权数据
漏洞触发路径示例

// 存在缺陷的API路由处理
app.put('/api/user/:id/profile', authMiddleware, (req, res) => {
  const targetId = req.params.id;
  // 错误:仅验证登录,未校验是否为本人
  updateUserProfile(targetId, req.body);
  res.send('Updated');
});
该代码片段未比对当前用户与目标ID的一致性,攻击者可篡改:id参数修改他人信息,形成横向越权。
典型利用链
阶段行为
探测枚举API端点与参数响应
提权构造跨用户请求
持久化植入后门或扩大数据访问

3.1 JVM层面的外部内存权限控制策略

在JVM中管理外部内存时,权限控制是保障系统安全的关键环节。通过`sun.misc.Unsafe`和`java.nio.ByteBuffer`,可实现堆外内存的直接操作,但需配合显式权限校验。
基于安全管理器的访问控制
JVM可通过自定义`SecurityManager`拦截敏感操作,例如对`Unsafe.allocateMemory()`的调用:

System.setSecurityManager(new SecurityManager() {
    public void checkPermission(Permission perm) {
        if ("allocateMemory".equals(perm.getName())) {
            throw new SecurityException("外部内存分配被拒绝");
        }
    }
});
上述代码强制拦截内存分配请求,确保只有授权代码能触发堆外内存申请。参数`perm.getName()`用于识别操作类型,结合类加载器上下文可实现细粒度控制。
权限策略配置示例
通过`java.policy`文件声明权限规则:
  • grant codeBase "file:/trusted-app.jar" { permission java.lang.RuntimePermission "allocateMemory"; };
  • grant codeBase "file:/untrusted-module.jar" { }; // 无权限分配
该机制实现了基于代码来源的差异化权限管理,有效隔离风险模块。

3.2 沙箱环境中MemorySession的作用域管理

在沙箱环境中,MemorySession 负责管理会话状态的生命周期与作用域隔离。每个执行上下文拥有独立的 MemorySession 实例,确保变量不会跨会话泄露。
作用域隔离机制
通过上下文绑定实现作用域分离,所有数据操作均限制在当前会话内:
type MemorySession struct {
    data  map[string]interface{}
    ctx   context.Context
}

func (s *MemorySession) Set(key string, value interface{}) {
    s.data[key] = value // 仅当前会话可修改
}
上述代码中,data 字段为私有映射,保证外部无法直接访问;ctx 用于关联请求生命周期,支持自动清理。
生命周期管理
  • 创建:沙箱初始化时分配新实例
  • 活跃:随请求流转持续更新状态
  • 销毁:上下文结束触发资源回收

3.3 本地库交互时的权限最小化原则与实现

在与本地数据库交互时,遵循权限最小化原则是保障系统安全的关键实践。该原则要求每个组件仅拥有完成其职责所必需的最低数据库权限,避免因过度授权导致的数据泄露或篡改。
权限控制策略
应通过数据库角色和访问控制列表(ACL)限制应用对表的读写权限。例如,日志写入模块不应具备查询用户表的权限。
  • 只读操作使用只读数据库账户
  • 敏感表(如用户凭证)独立授权访问
  • 定期审计权限分配情况
代码示例:受限数据库连接配置
// 使用专用只读用户连接数据库
db, err := sql.Open("mysql", "readonly_user:password@/app_db?maxAllowedPacket=0")
if err != nil {
    log.Fatal(err)
}
// 此连接无法执行 INSERT 或 DELETE 操作
上述代码通过指定只读用户建立数据库连接,从源头限制写操作能力。参数 `readonly_user` 确保即使代码逻辑被绕过,也无法执行高风险语句。

4.1 构建安全的外部内存访问代理层

在跨系统或跨进程通信中,直接访问外部内存存在数据泄露与非法访问风险。构建一个安全的代理层可有效隔离底层细节,统一权限控制与数据校验。
核心职责
代理层需实现:
  • 访问鉴权:基于令牌或角色验证请求合法性
  • 边界检查:确保内存偏移与长度不越界
  • 数据加密:敏感内容传输前自动加密
代码示例:安全读取接口
func (p *MemoryProxy) Read(addr uint64, size int) ([]byte, error) {
    if !p.validateAccess(addr, size) {
        return nil, errors.New("access denied: out of bounds")
    }
    data := external.Read(addr, size)
    return p.encrypt(data), nil
}
该函数首先校验地址合法性,防止越界访问;随后从外部内存读取原始数据,并通过加密模块保护传输内容。
性能与安全平衡
请求 → 鉴权 → 边界检查 → 加密读取 → 返回

4.2 利用堆外内存池防止越界访问

堆外内存与边界安全
在高性能系统中,堆外内存(Off-heap Memory)可避免GC停顿,但直接操作易引发越界访问。通过内存池统一管理分配与回收,能有效控制访问边界。
内存池的实现机制
使用预分配的内存块池,每个块具备元数据记录容量与使用长度,访问时进行边界检查。

type OffHeapBuffer struct {
    data   []byte
    offset int
    limit  int // 边界限制
}

func (b *OffHeapBuffer) Write(p []byte) error {
    if b.offset+len(p) > b.limit {
        return errors.New("write exceeds buffer limit")
    }
    copy(b.data[b.offset:], p)
    b.offset += len(p)
    return nil
}
该代码中,limit 定义最大可写入位置,每次写入前校验偏移量与数据长度之和是否超限,防止越界。
池化管理优势
  • 减少频繁系统调用开销
  • 统一监控内存使用状态
  • 结合RAII模式自动释放资源

4.3 动态权限审计与运行时监控机制设计

为实现细粒度的权限控制,系统引入动态权限审计模块,结合运行时行为监控,实时捕获用户操作意图与资源访问路径。
权限事件采集流程
通过拦截器捕获所有API调用请求,提取主体身份、目标资源、操作类型三元组,并记录时间戳与上下文环境。
// 权限审计日志结构体
type AuditLog struct {
    Timestamp   int64  `json:"timestamp"`   // 操作发生时间
    UserID      string `json:"user_id"`     // 用户唯一标识
    Action      string `json:"action"`      // 操作类型:read/write/delete
    Resource    string `json:"resource"`    // 被访问资源URI
    Context     map[string]string `json:"context"` // 运行时上下文(IP、设备指纹等)
}
该结构体用于序列化每次权限判定前的访问尝试,便于后续回溯分析。Context字段增强风险识别能力,支持基于异常登录地的动态阻断。
实时监控策略匹配
  • 所有审计日志流入消息队列,由流处理引擎实时分析
  • 基于规则引擎触发敏感操作告警(如批量导出核心数据)
  • 结合机器学习模型识别越权模式,动态调整权限策略

4.4 典型External Memory漏洞修复案例剖析

内存映射文件未同步导致的数据损坏
在嵌入式系统中,外部存储器常通过内存映射方式访问。某工业控制器因未及时同步MMU缓存,导致写操作丢失。

// 修复前:直接写入映射地址
*(volatile uint32_t*)(EXT_MEM_BASE + offset) = value;

// 修复后:加入内存屏障与缓存刷新
__DSB(); // 数据同步屏障
__ISB(); // 指令同步屏障
SCB_CleanDCache_by_Addr((uint32_t*)addr, size);
上述代码通过插入内存屏障指令确保写操作顺序性,并显式清理D-Cache,避免缓存与外存不一致。
修复措施对比分析
  • 增加硬件异常处理,捕获外部存储访问错误
  • 引入双缓冲机制,降低实时写入风险
  • 定期执行ECC校验,提升数据完整性保障

第五章:构建面向未来的内存安全编程范式

从 Rust 到 C++ 的零开销抽象迁移
现代系统编程语言如 Rust 通过所有权模型从根本上杜绝了空指针解引用、数据竞争和缓冲区溢出等经典内存错误。在实际项目中,将关键模块从 C++ 迁移至 Rust 可显著提升安全性。例如,Linux 内核已开始引入 Rust 编写驱动程序:

use std::sync::Mutex;
lazy_static! {
    static ref DEVICE_STATE: Mutex<DeviceState> = Mutex::new(DeviceState::new());
}

fn write_to_hardware(data: &[u8]) -> Result<(), &'static str> {
    let mut state = DEVICE_STATE.lock().unwrap();
    if !state.ready {
        return Err("Device not ready");
    }
    // 安全的内存访问,编译期确保无数据竞争
    state.buffer.copy_from_slice(data);
    Ok(())
}
静态分析工具链的集成实践
在 CI/CD 流程中嵌入 Clang Static Analyzer 和 Facebook Infer 可提前捕获内存泄漏。某金融交易平台通过以下配置实现每日自动扫描:
  • 在 GitLab CI 中添加 analyze-build 步骤
  • 使用 scan-build --use-analyzer=clang 报告潜在 free(null) 错误
  • 结合 SARIF 格式输出与 GitHub Code Scanning 深度集成
硬件辅助内存保护机制的应用
ARM 的 Memory Tagging Extension (MTE) 与 Intel 的 Control-flow Enforcement Technology (CET) 正在成为新范式的基础。部署 MTE 需要:
  1. 启用内核配置 CONFIG_ARM64_MTE
  2. 使用支持 MTE 的 GCC 版本编译用户态程序
  3. 通过 prctl(PR_SET_TAGGED_ADDR_CTRL) 启用标签检查
技术适用架构检测能力
MTEARM64Use-after-free, Heap overflow
CETx86_64Return-oriented programming
【轴承故障诊断】加权多尺度字典学习模型(WMSDL)及其在轴承故障诊断上的应用(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了加权多尺度字典学习模型(WMSDL)在轴承故障诊断中的应用,并提供了基于Matlab的代码实现。该模型结合多尺度分析与字典学习技术,能够有效提取轴承振动信号中的故障特征,提升故障识别精度。文档重点阐述了WMSDL模型的理论基础、算法流程及其在实际故障诊断中的实施步骤,展示了其相较于传统方法在特征表达能力和诊断准确性方面的优势。同时,文中还提及该资源属于一个涵盖多个科研方向的技术合集,包括智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域的Matlab仿真案例。; 适合人群:具备一定信号处理和机器学习基础,从事机械故障诊断、工业自动化、智能制造等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习并掌握加权多尺度字典学习模型的基本原理与实现方法;②将其应用于旋转机械的轴承故障特征提取与智能诊断;③结合实际工程数据复现算法,提升故障诊断系统的准确性和鲁棒性。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注字典学习的训练过程与多尺度分解的实现细节,同时可参考文中提到的其他相关技术(如VMD、CNN、BILSTM等)进行对比实验与算法优化。
【硕士论文复现】可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕“可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略研究”展开,旨在通过Matlab代码复现硕士论文中的核心模型与算法,探讨可再生能源(如风电、光伏)与大规模电动汽车接入电网后的协同优化调度方法。研究重点包括考虑需求侧响应的多时间尺度调度、电动汽车集群有序充电优化、源荷不确定性建模及鲁棒优化方法的应用。文中提供了完整的Matlab实现代码与仿真模型,涵盖从场景生成、数学建模到求解算法(如NSGA-III、粒子群优化、ADMM等)的过程,帮助读者深入理解微电网与智能电网中的能量管理机制。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源、智能电网、电动汽车等领域技术研发的工程人员。; 使用场景及目标:①用于复现和验证硕士论文中的协同调度模型;②支撑科研工作中关于可再生能源消纳、电动汽车V2G调度、需求响应机制等课题的算法开发与仿真验证;③作为教学案例辅助讲授能源互联网中的优化调度理论与实践。; 阅读建议:建议结合文档提供的网盘资源下载完整代码,按照目录顺序逐步学习各模块实现,重点关注模型构建逻辑与优化算法的Matlab实现细节,并通过修改参数进行仿真实验以加深理解。
在当代储能装置监控技术领域,精确测定锂离子电池的电荷存量(即荷电状态,SOC)是一项关键任务,它直接关系到电池运行的安性、耐久性及整体效能。随着电动车辆产业的迅速扩张,业界对锂离子电池SOC测算的精确度与稳定性提出了更为严格的标准。为此,构建一套能够在多样化运行场景及温度条件下实现高精度SOC测算的技术方案具有显著的实际意义。 本文介绍一种结合Transformer架构与容积卡尔曼滤波(CKF)的混合式SOC测算系统。Transformer架构最初在语言处理领域获得突破性进展,其特有的注意力机制能够有效捕捉时间序列数据中的长期关联特征。在本应用中,该架构用于分析电池工作过程中采集的电压、电流与温度等时序数据,从而识别电池在不同放电区间的动态行为规律。 容积卡尔曼滤波作为一种适用于非线性系统的状态估计算法,在本系统中负责对Transformer提取的特征数据进行递归融合与实时推算,以持续更新电池的SOC值。该方法增强了系统在测量噪声干扰下的稳定性,确保了测算结果在不同环境条件下的可靠性。 本系统在多种标准驾驶循环(如BJDST、DST、FUDS、US06)及不同环境温度(0°C、25°C、45°C)下进行了验证测试,这些条件涵盖了电动车辆在实际使用中可能遇到的主要工况与气候范围。实验表明,该系统在低温、常温及高温环境中,面对差异化的负载变化,均能保持较高的测算准确性。 随附文档中提供了该系统的补充说明、实验数据及技术细节,核心代码与模型文件亦包含于对应目录中,可供进一步研究或工程部署使用。该融合架构不仅在方法层面具有创新性,同时展现了良好的工程适用性与测算精度,对推进电池管理技术的进步具有积极意义。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/867997bd7ac1 《CC2530模块电路原理图与PCB设计详解》CC2530是由Texas Instruments(TI)公司研发的一种兼具高效率与低功耗特性的无线微控制器,在Zigbee、IEEE 802.15.4以及其他2.4GHz射频通信系统中具有广泛的应用。 该芯片融合了微处理器技术与无线射频功能,使其成为物联网(IoT)领域内的一种理想选择。 本材料将围绕"CC2530模块电路原理图和PCB文件"进行探讨,深入阐释其运作机制与设计要点。 一、CC2530模块电路原理图CC2530的电路原理图是理解其内部运作过程的核心。 该图通常涵盖电源电路、数字逻辑单元、射频(RF)单元、晶振电路、复位单元以及接口电路等主要组成部分。 以下是对这些关键构成部分的简要概述:1. **电源电路**:CC2530能够接受1.8V至3.6V的宽电压输入,电源管理单元负责为各部分提供稳定的工作电压。 2. **数字逻辑单元**:包含微控制器单元(MCU),用于执行程序指令、处理数据以及控制系统整体。 3. **射频单元**:集成的2.4GHz RF收发器,负责无线信号的发送与接收。 4. **晶振电路**:为系统提供精确的时钟信号,保证数据传输的准确性与同步。 5. **复位单元**:用于初始化系统,确保在异常情况下的正常运行。 6. **接口电路**:例如GPIO端口,能够与其他硬件设备进行交互,如传感器、显示屏等。 二、CC2530的PCB设计PCB(Printed Circuit Board)设计是将电路原理图转化为实体电路板的关键步骤,涉及布局规划、布线实施、层叠选择等多个方面。 针对CC2530模块,以下几点是在PCB设计过...
【预测转矩控制三相感应电动机】实现三相感应电动机(MIT)预测转矩控制(PTC),描述了用于为变频器提供转矩参考值的控制器计算方法研究(Matlab代码、Simulink仿真)内容概要:本文围绕三相感应电动机(MIT)的预测转矩控制(PTC)展开研究,重点描述了为变频器提供转矩参考值的控制器计算方法,并提供了完整的Matlab代码与Simulink仿真模型。该研究通过建立精确的电机数学模型,采用预测控制算法实现对电机转矩的快速响应与高精度控制,有效提升了驱动系统的动态性能和效率。文中详细阐述了PTC的控制结构、预测模型构建、代价函数设计及开关矢量选择策略,展示了仿真结果以验证所提方法的有效性和鲁棒性。此外,文档还附带多个相关领域的Matlab仿真资源链接,涵盖电力系统、优化调度、信号处理等多个方向。; 适合人群:具备一定电机控制理论基础和Matlab/Simulink使用经验的电气工程、自动化及相关专业的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于高校或科研机构开展电机高性能控制算法的教学与实验;②为企业研发部门提供PTC技术的实现参考,加速产品开发进程;③帮助研究人员复现和改进先进控制策略,推动理论向实际应用转化。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码与Simulink模型进行实践操作,深入理解PTC算法的每一步实现细节,同时可参考文中提及的其他仿真案例拓展研究思路。
【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种计及连锁故障传播路径的电力系统N-k多阶段双层优化及故障场景筛选模型,旨在提升电力系统在多重故障下的安性与可靠性。该模型结合了故障传播机理分析与多阶段动态响应特性,构建了上层为故障场景筛选、下层为系统优化运行的双层优化框架,并通过Matlab代码实现了算法仿真,支持对大规模电力系统进行N-k故障情景的高效筛选与评估。文中强调模型具备较强的工程实用性与理论创新性,适用于复杂电网的风险评估与预防控制研究。; 适合人群:具备电力系统分析、优化建模基础,熟悉Matlab编程,从事电力系统安稳定、风险评估、故障分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于电力系统多重故障(N-k)下的脆弱性分析与关键故障场景识别;②支撑电网预防性控制策略制定与应急响应预案设计;③复现顶级EI论文研究成果,推动学术研究与工程应用结合; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解双层优化建模思路与求解流程,重点关注故障传播路径建模、多阶段响应机制及场景筛选效率提升方法,宜配合实际电网案例进行仿真验证与参数调试。
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