随着网络安全防范意识增强，加密通信占据主流，加密流量快速增长。流量加密在保护隐私的同时，也掩饰非法企图，改变威胁形式。深度学习作为机器学习领域的重要分支，是流量分类的有力工具。近年来，将深度学习方法应用于入侵检测的研究不断深入，取得良好效果。在深入调研文献的基础上，将加密恶意流量检测的步骤总结归纳为“六步法”的一般检测框架模型，结合模型对数据处理及检测算法进行回顾总结，指出各类算法模型的优缺点，并对未来研究方向进行展望，以期为下一步研究提供帮助。