By · Last updated 2026-08-24

Enterprise NLP vs. Regex

anonym.legal vs Caviard.ai

Caviard.ai là tiện ích mở rộng Chrome sử dụng các mẫu regex để phát hiện PII, đạt độ chính xác thấp (60%). anonym.legal sử dụng NLP nâng cao (Presidio + spaCy + XLM-RoBERTa), đạt độ chính xác 95%+ và hỗ trợ 24 ngôn ngữ.

Tìm hiểu thêm về Caviard.ai

So sánh tính năng

Tính nănganonym.legalCaviard.ai
Nhật ký kiểm tra tuân thủYesKhông
Chấm điểm tin cậy theo từng thực thểYesKhông
Công nghệ phát hiệnYesChỉ dùng mẫu Regex
Kết quả xác địnhYesChỉ dựa trên mẫu
Loại thực thể267+~30–50 mẫu
Tỷ lệ dương tính giảYes15–30%
ISO 27001YesChưa có tài liệu xác nhận
Hỗ trợ ngôn ngữ48 languagesHạn chế (Regex gặp sự cố với ký tự không phải ASCII)
Add-in cho OfficeYesKhông
Hỗ trợ nền tảngYesChỉ có tiện ích mở rộng Chrome
Giá cảFree to €29/moChưa công bố
Tỷ lệ thu hồiYes60–75%
Mã hóa có thể đảo ngượcAES-256-GCMKhông (xử lý cục bộ trong trình duyệt)

So sánh dựa trên thông tin công khai. "Không tìm thấy" nghĩa là tính năng chưa được ghi nhận trên trang sản phẩm. Cập nhật lần cuối tháng 2 năm 2026.

Tại sao chọn anonym.legal

Độ chính xác NLP 95%+ vs 60% Regex

Caviard.ai chỉ phát hiện 60% PII. anonym.legal cung cấp độ chính xác 95%+.

Phát hiện 267+ loại thực thể

Caviard.ai chỉ phát hiện 5-10 loại. anonym.legal phát hiện 267+ loại thực thể.

24 ngôn ngữ NLP vs 0

Caviard.ai chỉ hỗ trợ tiếng Anh. anonym.legal hỗ trợ 24 ngôn ngữ.

Mã hóa end-to-end vs không có

Caviard.ai gửi dữ liệu tới máy chủ không mã hóa. anonym.legal sử dụng mã hóa có thể đảo ngược.

Không lưu trữ dữ liệu vs không rõ

Chính sách bảo mật Caviard.ai không rõ về lưu trữ. anonym.legal không lưu trữ dữ liệu.

Hỗ trợ chế độ Regex

Caviard.ai có thể đủ cho công việc đơn giản. anonym.legal là giải pháp cấp doanh nghiệp cho các kịch bản phức tạp.

Khi nào anonym.legal tốt hơn

Sử dụng anonym.legal cho:

  • Độ chính xác cao (95%+)
  • Ngôn ngữ múi
  • Loại thực thể 267+
  • Mã hóa end-to-end

Câu hỏi thường gặp

Caviard.ai phát hiện bao nhiêu loại thực thể

5-10 loại

267+ loại

Độ chính xác Caviard.ai là gì

60%

95%+

Caviard.ai hỗ trợ bao nhiêu ngôn ngữ

Chỉ tiếng Anh

Phát hiện PII tốt hơn

Thử NLP nâng cao của chúng tôi

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.

We follow these rules

  • GDPR (EU 2016/679).
  • ISO/IEC 27001:2022, held by our hosting provider.
  • 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 company HQ is in Saarbrücken, Germany. Our servers run in Hetzner's Falkenstein datacenter.

Hetzner holds 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

Automated checks run on every release.

Each surface gets its own sweep script and report.

Human reviewers spot-check the output each week.

We test detection against sample documents before each release.

A failing unit or integration run stops the release.

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.

Paid plans can buy top-up credits.

Credits reset at the end of each cycle.

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

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.