近年来,边信道攻击以其难以被察觉的特性,受到越来越多信息安全研究人员的关注,其中针对击键的边信道安全研究更是比较热门的部分,各种针对击键的边信道攻击方案层出不穷。然而当前很多边信道攻击方案都只关注击键内容识别的准确性,却忽视了攻击的实际应用场景。对于攻击者而言,通常难以对目标多角度布点,也不一定预知键盘的摆放位置,更难获得击键者的击键数据进行模型训练,因此这些攻击方案的实际危险性并不高。为了探索对于现实场景更具危险性的边信道攻击,以更好地保护边信道安全,本文提出一种采用击键时的音频泄露进行击键内容识别的边信道攻击方案,该攻击方法不需要精密的设备,只需要一部智能手机就可以实施,也不需要预先获取键盘位置、击键者按键信息等先验知识,具有更广阔的应用场景。本文首先定位音频中的按键和释放片段,然后提出一种基于TDOA（Time Difference of Arrival）算法的约束生成方法,其次本文提出一种通过音频相关性对约束进一步处理的方法,并在现有约束的基础上加入“NONE”约束,提高在不同约束组合下击键内容识别结果的稳定,接着本文使用击键约束借助词典进行击键内容的还原。在平均数量为4000个单词的单词表中,本文所提出的攻击方法有45.2%的单词能够达到TOP50的识别效果,其中长度超过10的单词在TOP25的成功率能够达到46.3%。最后,本文对不同单词的识别结果进行分析,总结了三种影响攻击效果的主要因素。由于针对击键的边信道攻击方法不断更新,相应的安全保护研究也需要与时俱进。为了有效防御使用音频进行的边信道攻击,本文首先分析了该类攻击的攻击场景以及常见的防御思路,然后从影响击键点定位的角度提出一种基于噪声注入的边信道防御方法,通过在击键时混入实际的击键音频混淆击键点,经实验验证,该方法能有效防御基于音频的边信道攻击。