Treinadores não enviam conjuntos de dados para a rede. O treinamento é realizado localmente na própria máquina do treinador, usando seu hardware e dados. Após o treinamento concluído, eles enviam apenas os gradientes. Dados brutos nunca são compartilhados, armazenados ou inspecionados por outra pessoa. A privacidade é preservada pelo design do sistema, e não pelas regras ou confiança. Isso permite que os treinadores contribuam, computem e melhorem modelos sem expor informações sensíveis ou proprietárias.