By George Curta · Last updated 2026-06-15
anonym.legal vs Caviard.ai
Caviard.ai הוא הרחבת Chrome המשתמשת בתבניות regex לגילוי PII, בהשגת זיכרון 60-75% עם שיעורי חיובי כוזבים של 15-30% - לא מספיק לעבודת עמידה מסדר. המנוע של anonym.legal בעל 3 שכבות NLP מספק 92-98% זיכרון על 48 שפות עם תוצאות דטרמיניסטיות וניתנות לביקורת בווב, שולחן עבודה, Office Add-in וכל הדפדפנים.
למידע נוסף על Caviard.ai
השוואת תכונות
| תכונה | anonym.legal | Caviard.ai |
|---|---|---|
| טכנולוגיית גילוי | Yes | תבניות Regex בלבד |
| סוגי ישויות | 285+ | 30-50 תבניות |
| תמיכה בשפה | 48 languages | מוגבל (פערי regex על non-ASCII) |
| תמיכה בפלטפורמה | Yes | הרחבת Chrome בלבד |
| ניקוד ביטחון לכל ישות | Yes | לא |
| תוצאות דטרמיניסטיות | Yes | מבוסס תבנית בלבד |
| שיעור זיכרון | Yes | 60-75% |
| שיעור חיובי כוזב | Yes | 15-30% |
| ISO 27001 | Yes | לא תועד |
| Audit Trail עמידה | Yes | לא |
| הצפנה הפיכה | AES-256-GCM | לא (עיבוד דפדפן מקומי) |
| Office Add-in | Yes | לא |
| תמחור | Free to €29/mo | לא פורסם |
ההשוואה מבוססת על מידע הזמין לציבור. "לא נמצא" מציין שתכונה אינה מתועדת בדף המוצר. עודכן לאחרונה בפברואר 2026.
למה לבחור ב-anonym.legal
כל הדפדפנים + שולחן עבודה - לא רק Chrome
anonym.legal פועל ב-Chrome, Firefox, Edge, Safari ובתור אפליקציית שולחן עבודה. Caviard.ai היא הרחבת Chrome - כוח אדם המשתמשים בדפדפנים אחרים אינם מקבלים הגנה.
NLP דטרמיניסטי לעומת תבניות Regex
anonym.legal משתמש ב-NLP בעל 3 שכבות (Presidio + spaCy + XLM-RoBERTa Transformers). Regex לא יכול להבין הקשר: הוא מחמיץ ישויות מיקום, מבלבל בין שמות חברות לטקסט, ונכשל על כל תסריטים שאינם ASCII.
תשתית מאושרת ISO 27001
anonym.legal פועל ב-Hetzner Germany עם תעודה ISO 27001. Caviard.ai אין תעודות אבטחה מתועדות.
48 שפות לעומת פערי Regex
כישלון גילוי מבוסס Regex על Umlauts גרמני, ערבית, סינית, עברית וסימנים אחרים שאינם ASCII. כיסוי NLP רב לשוני anonym.legal 48 שפות בשיטה ילידה.
ניקוד ביטחון לכל ישות
כל גילוי כולל ניקוד ביטחון 0-100% והכלל/מודל שהעלה אותו - נדרש לכשירות משפטית ו-HIPAA audit trails. Caviard.ai לא מספק ניקוד ביטחון.
285+ סוגי ישויות
מזהים ספציפיים למדינה עם אימות סכום בדיקה, 48-שפה NER, מספרי רשומות רפואיות, מזהים פיננסיים. Caviard.ai מכסה כ-30-50 דפוסי regex.
כאשר anonym.legal הוא הבחירה הנכונה
anonym.legal משפר את Caviard.ai כאשר:
- אתה צריך זיכרון בדרגת עמידה (92-98%) ולא מתאימה תבנית בסיסית (60-75%)
- הצוות שלך משתמש ב-Firefox, Edge, Safari או אפליקציות שולחן עבודה - לא רק Chrome
- אתה מעבד תוכן רב לשוני: גרמני, צרפתי, ערבי, סיני, עברית או כל אחד מ-48 השפות
- אתה צריך ניקוד ביטחון לכל ישות ו-audit trails ל-HIPAA, GDPR או גילוי אלקטרוני
- אתה צריך ביעור הפוך - פענח מחזיקים כשנדרש על ידי חוק
שאלות נפוצות
מה ההבדל בין גילוי PII מבוסס regex ו-NLP?
תבניות Regex תואמות מבנים טקסטיים קבועים (למשל פורמט SSN). הם מחמיצים PII תלוי בהקשר: שמות במשפטים, ישויות מיקום וכל תבנית המשתנה מעט. מודלי NLP מבינים קשר שפה - צינור 3 שכבות anonym.legal (Presidio + spaCy + XLM-RoBERTa) משיג 92-98% זיכרון לעומת 60-75% לכלים regex בלבד כמו Caviard.ai.
האם Caviard.ai פועל ב-Firefox, Edge או Safari?
לא. Caviard.ai היא הרחבת Chrome ופועלת רק בדפדפנים מבוססי Chrome. anonym.legal פועל בכל הדפדפנים הגדולים דרך יישום הווב, מספק הרחבות ייעודיות ל-Chrome ו-Edge וכולל אפליקציית שולחן עבודה עצמאית עבור Windows, macOS ו-Linux.
אילו תעודות אבטחה יש ל-Caviard.ai?
Caviard.ai אינה מפרסמת תעודות ISO 27001 או SOC 2. anonym.legal פועל בתשתית Hetzner Germany עם תעודה ISO 27001, הסכמי עיבוד נתונים תואמים GDPR, והוודאות Zero-Knowledge שאומתו על ידי ביקורת אבטחה עצמאית.
כיצד anonym.legal מטפלת ב-PII רב לשוני שמצפה Caviard.ai?
תבניות Regex נכשלות בתווים שאינם ASCII: Umlauts גרמני, ערבית, סינית, עברית. מודלי NLP של anonym.legal מאומנים על 48 שפות ומטפלים בנורמליזציה של תווים, גבולות Unicode ותבניות מזהה ספציפיות למדינה (Personalausweis גרמני, NIR צרפתי, מזהים מזהים בערביות וכו).
אילו שיעורי חיובי כוזבים אני יכול לצפות?
שיטת Caviard.ai מבוססת regex מייצרת שיעורי חיובי כוזבים של 15-30% - דגל טקסט שאינו PII כחסוס. זה יוצר עריכה מיותרת של תוכן לגיטימי. צינור NLP anonym.legal מקטין חיובי כוזבים לפחות מ-5% באמצעות הבנת הקשר, סף ניקוד ביטחון ובקרות ביטול לכל ישות.
האם anonym.legal מספק audit trails לעמידה?
כן. כל גילוי כולל סוג ישות, ניקוד ביטחון, שיטת גילוי (מזהה כלל או שם מודל) וחותם זמן - יצירת audit trail הגן עמידה ל-HIPAA, GDPR וגילוי אלקטרוני. Caviard.ai אינה מספקת audit trails לגילוי.
Enterprise NLP PII Detection
92–98% recall. 48 languages. All browsers + Desktop. ISO 27001. Free to start.
About this page
We update this page when our platform or the law changes.
Read our founder note for how we work.
Each change shows up in the timestamp at the top.
Related reading
- Common questions
- Glossary
- How tokens work
- Security posture
- Where we comply
- What we detect
- Case studies
- Release notes
We follow these rules
- GDPR (EU 2016/679).
- ISO/IEC 27001:2022.
- NIS2 (EU 2022/2555).
- HIPAA safe harbor under 45 CFR § 164.514(b)(2).
Our promise
We do not sell your data.
We do not train models on your text.
We store your files in Germany.
You can delete your account at any time.
You own your work.
Where we run
Our servers live in Falkenstein, Germany.
We use Hetzner. They hold ISO 27001 certification.
All data stays in the EU.
Backups run every day.
Need help?
Email support@anonym.legal.
We reply within one business day.
How we test
We run a full check suite on every release.
Each surface gets its own sweep script and report.
Human reviewers spot-check the output each week.
We track recall and precision on a labelled set.
Bad runs block the deploy.
What we never do
- We never sell your information to third parties.
- We never train models on what you upload.
- We never keep your work after you delete it.
- We never share keys with any outside firm.
- We never run ads inside the product.
Plans in plain words
We sell credits, not seats.
One credit covers one short job.
Long jobs use a few credits each.
You can top up at any time.
Unused credits roll over each month.
Read the plans page for current rates.
Who built this
A small team of engineers and lawyers built this.
We ship from Europe and work in the open.
Our founder note spells out why we started.
Where to start
- Open the web app and try a sample file.
- Learn how credits get counted.
- See current plans and limits.
- Meet the team behind the product.
How the parts fit
A browser add-on cleans text inside Chrome.
A Word plug-in handles drafts in Office.
A small desktop tool works on whole folders.
An agent protocol link feeds large models safely.
All four share one core engine and one rule set.
Words from our team
We started this work after a lunch about cookies.
One friend kept getting odd ads on her phone.
We asked why a court file leaked through a draft.
We sketched the first build on a napkin that week.
By month three we had a tiny demo for a friend.
She used it on her first case the next day.
Common questions we hear
Can the tool read scanned PDFs? Yes, with OCR.
Does it work on long files? Yes, in small chunks.
Can I roll my own rule set? Yes, save it as a preset.
Does it run offline? The desktop build runs offline.
Do you keep my files? No, the cloud build wipes after each run.
Will it learn from my work? No, we never train on inputs.
A short tour of the workflow
Upload a file or paste a snippet of prose.
Pick the entities you want gone from the draft.
Choose a method: replace, mask, hash, encrypt, or redact.
Press run and watch the side panel show each hit.
Skim the result and tweak any rule that misfired.
Save the cleaned file or send it to a teammate.